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La complementariedad de las diferentes herramientas de MyE

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Autora: Lycia Lima
País:
Brasil

Hace un par de años, se nos pidió que realizáramos una evaluación de impacto de un programa para la primera infancia destinado a mejorar el desarrollo infantil. Se trataba de un programa reconocido públicamente como exitoso y que, incluso, había servido de base para el escalamiento de una intervención similar a nivel nacional. Cuando empezamos a trabajar con el equipo del programa, nos dimos cuenta de que la percepción de éxito que tenían los gestores del programa se basaba, sobre todo, en pruebas anecdóticas y no en pruebas sólidas que mostraran que el programa era eficaz para promover los cambios deseados.

Para diseñar una evaluación de impacto, el primer paso es esbozar la teoría del cambio del programa para trazar los vínculos entre las actividades y los productos del programa y los resultados deseados a corto, mediano y largo plazo. Sin una teoría del cambio, los investigadores encargados de llevar a cabo una evaluación de impacto no pueden saber qué resultados o impactos deben investigarse, y es probable que diseñen instrumentos de recolección de datos que no capturen todas las dimensiones adecuadas. Si una evaluación de impacto no se diseña sobre la base de una teoría del cambio sólida, existe el riesgo de que se dejen de lado factores importantes y que la evaluación concluya de forma errónea que el programa no tiene impacto, cuando sí lo tiene en dimensiones que no se midieron.

A pesar de llevar varios años activo, el programa que debíamos evaluar no tenía una teoría del cambio bien estructurada. Por lo tanto, nuestro primer paso fue organizar reuniones en las que varias personas —que de alguna manera estaban comprometidas con el programa— colaboraron en la elaboración de la teoría del cambio. Para sorpresa de la mayoría de los participantes, la teoría del cambio inició un intenso debate, lo cual dejó en evidencia que no había consenso en cuanto a la lógica causal del programa.

A partir de mi experiencia, puedo decir que esto es muy común: los programas que ya están establecidos y en funcionamiento, a menudo carecen de claridad en sus cadenas de causalidad. En el caso del programa que estabamos evaluando, los gestores del programa se dieron cuenta de que sólo era probable que los impactos del programa se produjeran si todas las cadenas causales esbozadas en la teoría del cambio eran válidas, así como las hipótesis subyacentes. Esto les convenció de la importancia de una ejecución adecuada y de que no disponían de un sistema de monitoreo apropiado para seguir la ejecución de sus programas.

Como consecuencia de este ejercicio, se han mejorado los sistemas de monitoreo y sus programas son ahora intervenciones bien estructuradas y basadas en evidencia que utilizan herramientas de MyE en todas las fases del ciclo del proyecto.

Nuestro compromiso inicial era medir el impacto del programa, y esto desencadenó en un ejercicio de teoría del cambio, el cual fue muy enriquecedor y arrojó luz sobre la importancia de utilizar herramientas de MyE en cada paso de la intervención. El principal mensaje que se puede extraer es que las herramientas de MyE están interconectadas y sirven para diferentes propósitos a lo largo del ciclo de políticas públicas. Para aplicar realmente un enfoque basado en evidencia, hay que ser consciente de que no es necesario elegir entre las herramientas de MyE: la mayoría de ellas generan información complementaria y, en conjunto, les permiten a los gestores de programas tener una visión completa del desempeño de su programa, lo que les da las herramientas para tomar decisiones bien informadas y aplicar un enfoque de gestión verdaderamente basado en evidencia.


Lycia Lima (@Lycia_Lima) es subdirectora de CLEAR para Brasil y África lusófona y profesora en la Escola de Administração de Empresas de São Paulo en la Fundación Getulio Vargas.

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