El matemático John W. Tukey advirtió que es preferible una respuesta estimada a una pregunta correcta que una respuesta exacta a una pregunta mal planteada. Esta idea resume una práctica frecuentemente olvidada en el ámbito de la medición: el indicador debe iluminar la acción, no sustituirla. Frecuentemente, se diseñan cuadros de mando, se discuten definiciones y se perfeccionan instrumentos, pero la decisión se pospone porque siempre falta «un dato más». Esta es la base de la «paradoja de la precisión paralizante», en la que una institución confunde el deber de medir mejor con la fantasía de medir perfectamente.
Todo indicador clave de desempeño es una mediación entre la realidad y la gestión. Por consiguiente, su valor radica en reducir de manera sistemática, comparable y corregible la ignorancia, en lugar de pretender declarar una verdad absoluta.
Un ministerio, una universidad, un observatorio o un centro tecnológico no necesitan esperar a tener la certeza absoluta para tomar una decisión; necesitan saber qué mide cada indicador, con qué método se ha obtenido, cuál es su margen de error, qué sesgos puede contener y cómo se actualizará. La precisión útil es una disciplina metodológica puesta al servicio de una decisión razonable.
Un ejemplo de la vida cotidiana estacional puede servir para ilustrar esta paradoja. El Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos informa que los errores anuales de trayectoria pueden apartarse de la tendencia a largo plazo hasta en 80 km (casi el 50 %), debido a la variabilidad natural de las tormentas. Aun así, los pronósticos con 48 horas de antelación son fundamentales para que las autoridades y los equipos de protección civil se preparen. Ningún gobernador, alcalde o jefe de operaciones espera conocer con exactitud absoluta el lugar donde tocará tierra un huracán para movilizar recursos. Toma decisiones con incertidumbre cuantificada, ya que esperar una precisión perfecta puede provocar la pérdida de vidas humanas.
Por ello, la administración moderna de indicadores busca el equilibrio. En primer lugar, hay que seleccionar los indicadores estratégicos más importantes (inversión, talentos, densidad, tasa, cobertura, impacto, eficiencia, entre otros). Luego, hay que cerciorarse de que se realiza una recolección sistemática, que se obtienen metadatos, que hay trazabilidad, que se hace una validación cruzada y que se realiza una revisión periódica. Por último, hay que comunicar el dato junto con su grado de confianza. De este modo, quien toma las decisiones comprende que el número es una guía, no una sentencia; no elimina el juicio, lo organiza.
La «paradoja de la precisión paralizante» se supera cuando la institución acepta una verdad sencilla, donde medir con rigor es construir evidencia suficiente para actuar, aprender y corregir, en lugar de posponer eternamente en espera de la perfección. En ciencia, tecnología e innovación, una buena gobernanza implica tomar decisiones basadas en los mejores datos disponibles, mejorar los instrumentos en cada ciclo y recordar que la política pública se desarrolla en un contexto de incertidumbre, no en un entorno de certeza absoluta.
@betancourt_phd
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