Políticas públicas y regulación en las tecnologías disruptivas

La discusión de la gobernanza digital es crucial para las administraciones del siglo XXI, pues corren el riesgo de ser dejadas de lado por tecnologías que no alcanzan a entender y que pueden afectar al público de maneras muy profundas (por eso el adjetivo disruptivas ). La capacidad del Estado, y de la Administración pública en particular, de ser un interlocutor válido y de seguir guiando las regulaciones en estos temas es fundamental para evitar la captura del regulador por las empresas o los abusos frente a los ciudadanos. Uno de los aspectos de ese sistema consiste en la apropiación de tecnologías basadas en la construcción, análisis, aprendizaje automático y explotación de datos por parte de la Administración. La comprensión de este rol requiere identificar la manera en que la ciencia de datos, los datos abiertos, sus aplicaciones y retos inciden sobre la Administración pública colombiana ( 1.1). Una de estas aplicaciones consiste en servir al desarrollo de la Inteligencia Artificial y sus usos que, aunque aún incipientes y restringidos al sector privado nacional, presentan desafíos para la gobernanza digital con relación a decisiones éticas y políticas frente a estos desarrollos, más inciertos que los anteriores y aún en progreso ( 1.2).

1.1. VENTAJAS Y APLICACIONES DE LA CIENCIA DE DATOS Y LOS DATOS ABIERTOS PARA LA TOMA DE DECISIONES

Los Estados generan enormes volúmenes de información, simplemente por su operación cotidiana 21. Junto con el internet y las redes sociales, la información pública ha aumentado de forma exponencial el volumen de datos disponibles. Los algoritmos para encontrar información en ese mar de datos son cada vez más sofisticados y su desarrollo comprende el núcleo de la nueva ciencia de datos o analítica de datos. Los macrodatos, Big Data o ciencia de datos aparecen justamente para la recolección y análisis de conjuntos de informaciones computacionales grandes y complejos, que superan la capacidad de una máquina individual y del software convencional, transformando por tanto la manera de almacenar y procesar datos estructurados y no estructurados 22. De hecho, para el sector público, la ciencia de datos aplicable es definida como aquella de “datos de alto volumen que con frecuencia combinan datos administrativos altamente estructurados recopilados activamente por organizaciones del sector público con datos estructurados y no estructurados recopilados continua y automáticamente en tiempo real, que a menudo son creados pasivamente por entidades públicas y privadas a través de sus interacciones en Internet” (Mergel et al ., 2016 p. 931). Con los equipos y software adecuados, es posible usar y combinar grandes conjuntos de datos de varias fuentes; aplicar analítica de datos y algoritmos con computación distribuida para manejar tareas de computación muy complejas, y usar los conjuntos de datos para propósitos radicalmente distintos a aquel para el cual se originaron (Mergel et al ., 2016; van der Voort et al ., 2019). Existen tres grandes tipos de análisis que se pueden hacer con ciencia de datos: históricos (analizar tendencias de comportamientos pasados), predictivos (proyecciones de posibles escenarios futuros basados en estadísticas masivas) y en tiempo real (analizar comportamientos de millones de usuarios o sensores en el momento en que están ocurriendo, como el tráfico).

En el caso particular de la Administración pública, estos datos provienen de usuarios privados, de sensores automáticos y de datos recopilados rutinariamente por el sector público mismo. Esto se puede combinar con las bases de datos tradicionales del gobierno (Mergel et al ., 2016). Los analistas de datos pueden entonces sacar conclusiones e identificar tendencias, y luego, en teoría 23, los tomadores de decisión en la Administración pública pueden usar esa información e incorporarla en sus decisiones. Puesto que la Administración pública debe garantizar la prestación de servicios y entrega de productos públicos, la ciencia de datos puede ayudar a crear nuevos bienes y servicios, mejorar la prestación de los existentes y también identificar beneficiarios de manera más eficiente y precisa.

La ciencia de datos se puede usar para detectar irregularidades, por ejemplo, en las áreas de evasión tributaria, enriquecimiento ilícito y fraude a la seguridad social. En los Estados Unidos se emplea también la ciencia de datos para temas de riesgo financiero y control de medicamentos (Mergel et al ., 2016). Otras ventajas se aprecian en materia de transporte público, en donde el análisis de tendencias, usuarios, tarifas y otros datos ha permitido hacer más eficientes los tiempos de desplazamiento en las ciudades y evitar congestión, tal como se usó de manera exitosa en Singapur (Maciejewski, 2017). Asimismo, el análisis de redes sociales permite a las administraciones analizar las percepciones de los ciudadanos frente a las políticas públicas y al gobierno en general y medir la aceptación de medidas antes de tomarlas (Maciejewski, 2017). Al interior de la Administración pública, los datos pueden también servir para gestionar mejor los recursos, medir el desempeño de los servidores públicos y optimizar las herramientas de control interno y control de la corrupción 24, entre otras ganancias en eficiencia y eficacia.

Tratándose del caso colombiano, se observan algunos desarrollos en ciencia de datos, generación y uso de macrodatos y en datos abiertos de la Administración pública. Con el fin de aumentar el aprovechamiento de datos en el país, se adoptó el Conpes 3920 de 2018, sobre política de explotación de este recurso en el que se plantean tres estrategias: desarrollo de capacidades, cultura de datos y marco jurídico e institucional. Se busca de esta forma desarrollar condiciones para que los datos sean gestionados como activos generadores de valor social y económico, haciendo una diferenciación entre datos privados, personales y públicos, para efectos de regular cada uno de manera distinta. Pese al aporte incremental que este decreto representa para el desarrollo de la política de transformación digital de Colombia, esta estrategia se enfoca en la eficiencia gubernamental, dejando por fuera a otros sectores y a la ciudadanía. A esto se suma que no se trató con profundidad en la estrategia “la transformación digital de manera que Colombia aprovechara las oportunidades y enfrentara los retos relacionados con la 4RI” (Conpes 3975 de 2019).

En cuanto a las aplicaciones prácticas de la ciencia de datos y datos abiertos por parte de la Administración pública colombiana, encontramos casos como el de la Policía Nacional, entidad que desde 2014 cruza información de cámaras, llamadas a la línea 123 y de agentes en las calles. Se trata de un proyecto ambicioso de ciencia de datos que busca prevenir el crimen en el territorio nacional. A su vez, el Departamento Nacional de Estadística (DANE) emplea herramientas de macrodatos y datos abiertos para el monitoreo de los Objetivos de Desarrollo Sostenible y en el Censo Nacional de Población y Vivienda. Otros ejemplos dados por la literatura incluyen al Ministerio de Hacienda y el Departamento Nacional de Planeación (DNP), organismos de la Administración que han hecho análisis usando datos de Google para monitorear actividades económicas (Becerra et al ., 2018). De igual modo, se identifican estrategias de ciencia de datos en órganos autónomos como el Banco de la República, y en entidades del sector hacienda como el Departamento de Impuestos y Aduanas Nacionales (DIAN) y la Unidad administrativa especial de Información y Análisis Financiero (UIAF). En la Administración tributaria, la ciencia de datos es usada para cruzar diferentes fuentes de información y evitar la evasión de impuestos.

En materia de apertura de datos y su publicación en línea, se han dado los primeros pasos con la creación del programa datos abiertos (datos.gov.co), creado por la Presidencia de la República durante la pasada administración. Conforme a este programa, las entidades públicas pueden voluntariamente subir conjuntos de datos abiertos que consideren de interés para la ciudadanía. De esta manera, se han puesto a disposición del público más de 10.000 conjuntos de datos de diversas entidades públicas y aspectos de actividad del sector público 25. Esto permite análisis como el que López et al. (2018) han realizado sobre la hipertensión en Cartagena, a partir de información de sensores, historias clínicas y otras fuentes y haciendo analítica de datos para prevenir o identificar a tiempo nuevos casos; o el trabajo sobre seguridad vial hecho por Hidalgo et al. (2018), el cual hace recomendaciones muy específicas para reducir los accidentes a bajo costo, enfocando esfuerzos en los puntos álgidos según fuentes combinadas de datos sobre tránsito.