Esta pieza es parte de la serie de proyectores de Apolitical sobre el impacto social en escala , en asociación con la Fundación Bernard Van Leer. También aparece en nuestro suministro de noticias de innovación del gobierno .

Tradicionalmente, ha habido un viaje de tres pasos hacia el impacto social: innovar, aprender y escalar. Tener ideas, identificar qué funciona y luego amplificarlas. Pero cada vez más, las innovaciones no solo están cambiando lo que escalamos, sino cómo escalamos .

Estas innovaciones recientes incluyen ideas de comportamiento, diseño centrado en el ser humano y ciencia de datos. Es muy posible que estén familiarizados: a menudo, el sector privado está a la vanguardia cuando se trata de exprimir el valor de las innovaciones. Pero ahora los sectores público y sin fines de lucro están comenzando a usarlos para escalar también.

Con mayor frecuencia, recurren a la tecnología para reducir costos: quieren hacer lo mismo, pero más baratos. La tecnología puede lograr eso, pero eso es solo una fracción de su potencial. Las técnicas y tecnologías emergentes pueden mejorar el impacto o abrir el horizonte para un tipo de intervención radicalmente nuevo. Están cambiando el proceso de ampliación a cada paso, desde la disección del problema hasta el diseño de la intervención y su entrega.

Diseñando la intervención

Si una intervención escalará con éxito a menudo se determina desde el principio por su diseño. Hacer que ese plan sea correcto es crucial, y dos innovaciones están cambiando la forma en que se hace: ciencia de datos y diseño centrado en el ser humano.

Comience con los datos. El uso de computadoras y técnicas de ciencia de datos para examinar grandes cantidades de datos puede revelar patrones imperceptibles. En la etapa de diseño, esto puede ayudar a comprender el problema en cuestión y proporcionar un punto de entrada potencial para abordar ese problema.

El Behavioral Insights Team (BIT), un spin-off del gobierno del Reino Unido, muestra cómo se puede usar. Recientemente analizaron más de una década de datos de seguridad vial en Essex, una región del Reino Unido. Esto les permitió revelar algunas ideas preconcebidas. Por ejemplo, los conductores ocupacionales no tenían más probabilidades de verse involucrados en accidentes, ni los visitantes simplemente pasaban. De hecho, los conductores en accidentes eran desproporcionadamente locales en el área, al igual que los conductores con condenas previas por exceso de velocidad.

Claramente, ese roce anterior con la ley no había cambiado su comportamiento. Entonces, BIT decidió modificar la carta que reciben los conductores después de que los atrapen a exceso de velocidad. Utilizando ideas de comportamiento, lo simplificaron y lo volvieron a armar. Un ensayo controlado aleatorio encontró que la nueva carta redujo la reincidencia en un 20%.

La ciencia de datos identificó el punto de entrada; Las percepciones conductuales esculpieron la intervención. Juntos, dejan que BIT evite actuar sobre prejuicios y en su lugar diseñan una intervención altamente dirigida y escalable.

Las ideas de comportamiento son fundamentales para una innovación más amplia que se abre camino en los sectores público y sin fines de lucro: el diseño centrado en el ser humano. Esto requiere colocar la perspectiva humana en el centro del proceso de diseño: preguntar no qué necesitan las personas, sino qué quieren las personas y cómo interactuarán con el producto.

Whitney Pyles Adams, quien dirige el acelerador de diseño Scale X de la ONG CARE, cree que es vital para cualquier ampliación. "Una cosa que prevalece es que si usted, por ejemplo, no tiene agua limpia, entonces cualquier solución para el agua limpia es mejor, pero sabemos que ese no es el caso", dijo Adams. “La gente a veces prefiere ir sin letrina que usar una terrible. Por lo tanto, tenemos que cambiar la mentalidad para que nuestro personal comprenda la conveniencia: lo que le importa al destinatario, que puede no ser lo mismo que lo que nos importa. Si no tiene una propuesta de valor sólida para las personas que está escalando, no va a escalar ”.

Ampliar el acceso y segmentar usuarios

Uno de los ejemplos más claros de cómo la tecnología ha llevado a un cambio de escala se puede ver en la expansión del acceso.

La amplia cobertura de Internet y la creciente omnipresencia de los teléfonos inteligentes y las tabletas significan que más personas que nunca están conectadas. Están rompiendo dos cuellos de botella que alguna vez detuvieron la escala: la geografía y los recursos materiales.

Adopte el nuevo enfoque de Brasil para la escolarización en la Amazonía. No hace mucho, muchos niños se enfrentaron a una elección cuando llegaron a la edad de la escuela secundaria: mudarse a Manaus, la capital del estado, o dejar de ir a la escuela. Pero recientemente, el gobierno estatal creó un denominado Centro de Medios en el que las conferencias se transmiten a través de una cámara bidireccional, lo que permite a los maestros en Manaus dar conferencias e interactuar con los estudiantes en cientos de aulas al mismo tiempo.

Claramente, esto es un compromiso: el estándar de educación no será tan bueno como tener maestros en el aula. Pero en un entorno con recursos muy limitados, ha hecho posible que 300,000 estudiantes de 2,300 aldeas remotas diseminadas por el Amazonas continúen sus estudios.

La otra cara de la expansión del acceso es la creciente necesidad de segmentar a los usuarios de acuerdo con la mejor manera de atenderlos. El sector privado se destaca en hacer este tipo de segmentación de audiencia con herramientas de datos. Es un enfoque que tiene potencial, tanto bueno como malo: puede reforzar la discriminación, pero también puede proporcionar un servicio personalizado y ayudar a distribuir los recursos de manera más eficiente.

El enfoque de graduación, un programa para abordar la pobreza extrema que cubrimos en un estudio de caso , está comenzando a experimentar con la segmentación. Su programa es extenso y costoso, e involucra una mezcla de transferencias de activos, entrenamiento y apoyo alimentario.

Por el momento, el programa trata a los pobres extremos como una categoría homogénea, que claramente no lo es. Actualmente están descubriendo la mejor forma de cortar y cortar ese grupo, por género, demográfico, geográfico o en líneas psicosociales. Algunos pueden recibir efectivo en lugar de transferencias de activos como herramientas o ganado; a otros se les puede pedir que paguen algo una vez que su negocio comience.

La segmentación puede ser problemática, pero es esencial para maximizar la rentabilidad, algo a lo que cualquier escala debería aspirar.

Compromiso más profundo y sostenido

Además de ampliar el acceso, los dispositivos digitales ofrecen la oportunidad de un compromiso más profundo. Un número creciente de programas está diseñando aplicaciones para este propósito.

Tome la Asociación Enfermera-Familia, un programa estadounidense de 40 años que envía enfermeras a visitar a madres jóvenes pobres por primera vez por hasta dos años. Recientemente contrató a Hopelab, un laboratorio de innovación social, para aumentar su impacto a través de la tecnología. Después de extensas entrevistas con madres y enfermeras en el programa, discernieron que el vínculo entre ellas era la clave del éxito del programa. Entonces, la pregunta era: "¿Cómo combinamos efectivamente el toque humano con la tecnología?", Dijo Margaret Laws, CEO de Hopelab.

Se les ocurrió Goal Mama. Esta aplicación es multipropósito: ayuda a las madres y las enfermeras a comunicarse entre visitas, digitaliza gran parte de la administración e introduce elementos de fijación de objetivos y de empuje para las madres. La idea era hacer que el programa fuera "más atractivo para los clientes, más eficiente para las enfermeras y más fácilmente replicable a través de una red distribuida", dijo Laws. "Este es un programa que tiene 287 sitios en los Estados Unidos y se encuentra en otros cinco países".

Las aplicaciones no se limitan a los países industrializados. De hecho, algunos gobiernos los están incorporando a su enfoque de graduación. En estos casos, el diseño centrado en el ser humano es especialmente importante. "Las aplicaciones generalmente están diseñadas para personas que tienen cierto nivel de educación y alfabetización, incluida la alfabetización digital", dijo Ana Pantelic, directora de estrategia de Fundación Capital, una organización de desarrollo. "Pero decíamos: ¿podemos diseñar aplicaciones para personas analfabetas que tal vez nunca hayan usado un dispositivo?"

En Colombia, por ejemplo, están utilizando aplicaciones que enseñan conocimientos financieros y habilidades comerciales para reemplazar algunos de los entrenamientos en persona en el programa, uno de sus elementos más costosos.

Todos los datos producidos por estas aplicaciones son un beneficio complementario. Hay datos de GPS para rastrear tabletas a medida que circulan por la comunidad; datos de cómo las personas usan la aplicación que ayuda a los diseñadores a refinarla; e integrar las fuentes de datos de, por ejemplo, la aplicación y el dinero móvil pueden dar una idea de cómo el programa está dando forma al comercio local.

A través de los datos, una aplicación puede tener efectos secundarios en el diseño, segmentación y evaluación de un programa. Todo lo cual puede agudizar su efectividad y eficiencia.

Evaluación y previsión

Con el tiempo, ya sea que se trate o no de una aplicación, cualquier escalamiento debería acumular grandes cantidades de datos. Desafortunadamente, muchos organismos públicos y sin fines de lucro carecen de la infraestructura básica de datos para garantizar que estos datos sean de alta calidad, bien organizados y accesibles. Arreglar eso debería ser una prioridad, porque analizar grandes datos con IA y aprendizaje automático ofrece grandes oportunidades.

La IA implica que las computadoras revisen grandes cantidades de datos para encontrar patrones y hacer predicciones, todo sin que se les diga explícitamente qué hacer. Puede ayudar a dar sentido a conjuntos de datos cada vez más grandes e impenetrables, lo que significa que los programas podrían dejar de depender de la intuición y las estimaciones aproximadas, y utilizar predicciones basadas en inteligencia artificial.

Tome Crisis Text Line, un servicio de mensajes de texto que cualquier persona en crisis puede contactar para obtener el apoyo de un asesor de crisis capacitado. La organización analizó recientemente los mensajes que han recibido a lo largo de los años y los resultados a los que han llevado. "Ahora saben, dentro de los dos primeros textos, si será necesario ir al 911", dijo Laws.

Este no es un caso de IA que reemplaza a los humanos; Es un caso de IA que complementa a los humanos. La IA puede ser una mano amiga para las personas con una carga abrumadora de casos, una característica común de los programas que se amplían.

Pero la IA no es simplemente una pieza de software para instalar. Los sistemas de IA requieren una preparación cuidadosa de los datos, así como una gran cantidad de monitoreo y personalización. La mejor ruta hacia la IA para muchas organizaciones puede ser a través de asociaciones que les den un cambio radical en la capacidad.

Nuevas fronteras

Diseño, cobertura, participación y evaluación del programa: estos son solo algunos de los pasos en los que las tecnologías y técnicas emergentes pueden cambiar el proceso de ampliación.

Sin embargo, en última instancia, no pueden reemplazar lo básico: comprender la organización que está entregando un programa, la población que lo recibe y el sistema en el que necesita para sobrevivir.

La tecnología es una ventaja, pero puede ser sustancial. Y una vez que está integrado, los datos comienzan a llegar. Los sectores público y sin fines de lucro solo necesitan desarrollar la infraestructura de datos para administrarlos y la capacidad de analizarlos.

(Crédito de la imagen: Pexels)

Tom Graham
Thomas.Graham@apolitical.co