Gestión Avanzada de ciudad con base analítica: Transformación digital de la Administración Pública

Comunicación presentada al II Congreso Ciudades Inteligentes:

Autora

• Natalia Maeso Osta, Gerente de Estrategia y Operaciones para Sector Público, Deloitte

Resumen

La ciudad y sus agentes, se enfrentan a nuevas formas de hacer y relacionarse con su entorno a los que deben responder con un cambio significativo de la acción gubernamental, desplegando, entre otros instrumentos, un modelo de gestión pública inteligente basado en evidencias. Este nuevo modelo se fundamenta en la definición de analíticas por políticas públicas, por dominios (personal, presupuestos, grupos de interés, riesgos, regulación, cadena de servicio), así como modelos de evaluación de los servicios públicos, para transformar los datos en información y la información en conocimiento que “ilumine” la toma de decisiones.

Introducción

En los últimos años, la brecha entre las expectativas ciudadanas y la capacidad de gobierno para cumplir con ellas ha aumentado exponencialmente. El modelo de la era industrial ha provocado que la ciudadanía exija cada vez mayores niveles de calidad y personalización de los servicios, mientras que las administraciones se encuentran en un contexto de restricción presupuestaria. El modelo de gobierno tiene que cambiar radicalmente para cerrar esta brecha. ¿Pero cómo? Responder a esta pregunta requiere un cambio significativo de la acción gubernamental, aprovechando las tendencias de futuro para evolucionar en su manera de relacionarse con su entorno.

Según las Naciones Unidas, en 2050 el 70% de la población mundial vivirá en entornos urbanos a pesar de suponer tan sólo el 2% de la superficie del planeta. Esto supone que las ciudades del futuro deberán enfrentarse a grandes retos vinculados a factores tales como:

• Factores demográficos: envejecimiento poblacional, concentración urbana y ciudadanía global e interconectada.
• Factores económicos: monedas digitales, mercados emergentes y nuevos modelos de negocio, consumo colaborativo, reindustrialización, innovación, estrés fiscal, monetización de los datos.
• Factores sociales: auge de los prosumidores, impacto de la brecha digital, surgimiento de nuevos riesgos vinculados a la seguridad y privacidad, nuevas capacidades y talento.
• Factores Tecnológicos: redes sociales, tecnología móvil, cloud computing, analítica de datos, realidad aumentada, IoT, sensores, vehículos aéreos no tripulados, geolocalización, fabricación aditiva, tecnología robótica, inteligencia artificial.

En consecuencia y respuesta a estos retos, surge una explosión de tendencias en la interacción entre las personas, las organizaciones y su entorno:

• Consumerización de servicios públicos: enfoques innovadores y radicalmente fáciles de usar para satisfacer la demanda insatisfecha de los consumidores por mejores servicios públicos centrados en la ciudadanía: made for me services
• Gobierno como facilitador en lugar de proveedor de servicios (Colaboración público-privada, gobernanza distribuida, innovación social)
• Alternativas de financiación de la acción pública tales como sistemas pay-as-you-go o precios dinámicos.
• Automatización de tareas de bajo valor añadido
• Inteligencia analítica, predicciones y simulaciones que mejoren la toma de decisiones informada (evidence based politics).

Es precisamente respecto a este último punto sobre el que se ahondará a continuación, como un elemento clave del proceso de transformación digital de la administración alineado con la respuesta a los retos a los que las ciudades, y sus gobiernos, deberán hacer frente en un futuro cercano si desean abordar el desafío de emprender, una nueva manera de gestionar.

Del “¿qué necesito hacer?” al “¿qué necesito saber?”: Analítica de ciudad

Las ciudades inteligentes son aquellas que responden adecuadamente a las necesidades de sus habitantes con el fin de mejorar su calidad de vida y accesibilidad aumentando la eficiencia, incrementando la competitividad y abordando también la sostenibilidad y medio ambiente. Frente a esta necesidad surge como tendencia el uso inteligente de las fuentes de datos como una nueva manera de gestionar desde la anticipación, la simulación y el conocimiento. El foco está en la exploración de datos, conclusiones y puntos de vista en lugar de la vigilancia y la identificación de excepciones. Es por ello que se mueve en el mundo de la incertidumbre, la probabilidad y los patrones. Esto requiere coordinar e integrar las numerosas fuentes e información disponibles para producir datos relevantes. A este conjunto de tecnologías es a lo que se denomina Big Data, entendido como el análisis mediante técnicas computacionales y probabilísticas de grandes cantidades de datos caracterizadas a menudo por las 3 Vs, velocidad, volumen y variedad, aunque a medida que continúa el crecimiento del mundo de los datos, se están proponiendo Vs adicionales, tales como la veracidad y viabilidad, con el objetivo de obtener la más importante de todas el Valor.

Sus aplicaciones en el Sector Público son innumerables, desde la gestión de personas y relaciones con una visión integrada de sus necesidades (Cambio de personal de atención a gestores de relación), el incremento de la oferta de soluciones y servicios públicos de manera personalizada y proactiva, la evaluación de la satisfacción constante y personalizada que permita el rediseño de servicios, la detección de fraude, el cálculo de tasas y precios públicos de manera dinámica o la puesta a disposición de información y recursos analíticos sobre los usos y consumos de ciudad. A continuación veremos algunos ejemplos prácticos.

Enfoques analíticos y casos de uso

El Sector Público se encuentra retrasado frente a otras industrias pero el beneficio potencial del uso de soluciones analíticas es muy alto. Su uso permite dar respuesta a las necesidades de la ciudadanía y de la administración, respondiendo a sus preguntas más habituales con un enfoque pragmático basado evidencias que, aunque basadas en el análisis estadístico, la probabilidad y los patrones, permiten comprender como funcionan las cosas, qué puede suceder, qué es mejor hacer y acercar el conocimiento a perfiles no expertos:

Además de estas tipologías de analíticas en base a su función (descubrir, predecir, prescribir y difundir), pueden establecerse otras tipologías de analíticas relevantes para las administraciones públicas:

• por política pública: orientadas a generar conocimiento en los ámbitos de actuación característicos de cualquier gobierno ante necesidades específicas del entorno social, cultural, económico, psicológico e institucional.
• por dominio: orientadas a generar conocimiento en ámbitos de gestión característicos de cualquier organización pero adaptados a la naturaleza y características de la administración pública.

Analítica por política pública

Las Administraciones públicas se esfuerzan por generar Valor Público y poder contribuir a crear una sociedad mejor y más próspera mediante el abordaje de problemáticas relevantes para la ciudadanía. Para abordar estas problemáticas es fundamental conocer detalladamente el problema y sus orígenes y poder determinar el impacto que las decisiones tendrán en su resolución.

Por ejemplo, en relación a la política educativa o de conocimiento, Deloitte ha apoyado a la Universidad de Vrije en Amsterdam en la definición de currículos escolares personalizados mediante el diseño de un modelo analítico para la predicción del comportamiento estudiantil y su transformación en un modelo personalizado, proactivo y basado en evidencias. Esto ha ayudado a la Universidad a mejorar su desempeño reduciendo los costes de tutelaje, mejorando la labor de orientación y la efectividad de su actividad, mejorando asimismo el éxito de los estudiantes.

Hasta la implantación del Modelo, uno de cada tres alumnos/as abandonaba la Universidad, que se había pasado décadas tratando de desarrollar un enfoque más a medida, personalizado, pero que a la vez permitiera mantener los costes. El Modelo se basa en estimaciones en base a una selección de variables que conducen a la predicción de la posibilidad de deserción en 7 elementos clave:

En base a este Modelo, más de 18.000 estudiantes fueron segmentados en 11 grupos:

Los principales resultados para los estudiantes fueron el desarrollo de tutorías y asesoramientos a medida, un menor riesgo de abandono, extensión de la carrera y, por ende, menores costes de estudio, así como una mejora de la empleabilidad. Mientras tanto, la Universidad consiguió un ahorro estimado notable derivado de la mejora de costes ligados al asesoramiento, reducción de la deuda y orientación adaptada a las necesidades y capacidades estudiantiles.

Analítica por dominios

En el caso de los ámbitos de gestión característicos de cualquier organización, nos encontramos con analíticas en dominios como los siguientes:

• Analítica de personal y fuerza de trabajo: mejora la planificación de recursos humanos, absentismo, reducción de costes de organización y la mejora de los programas de formación, capacitación y desarrollo.
• Analítica de regulación y riesgos: es un servicio cada vez más crítico para el sector público debido a la importancia en el cumplimiento estricto de las normas regulatorias, gestión del riesgo para combatir el fraude y aumentar la transparencia hacia la ciudadanía.
• Analítica de usuario/a: permite segmentar de manera más efectiva y objetiva y ofrecer productos/servicios personalizados. El uso de análisis de usuarios/as en el sector público proporciona la oportunidad de perfilar a la ciudadanía y predecir la demanda de servicios antes de que suceda, facilitando la mejor toma de decisiones estratégica y operativa.
• Analítica financiera: el Sector Público genera grandes volúmenes de datos financieros que a menudo están situados en silos y por lo tanto no están integrados. Como consecuencia de esto, a menudo los decisores clave no pueden tomar decisiones basadas en la evidencia. La analítica financiera transforma la manera en que las Administraciones analizan sus datos financieros para mejorar la supervisión del rendimiento, la transparencia y la planificación presupuestaria.
• Analítica de la cadena de suministro: permite mejorar la eficiencia en los procesos de prestación de servicios en un contexto de restricción presupuestaria y de incremento de las expectativas del usuario final, facilitando una mayor agilidad y eficacia de servicio así como una mejor toma de decisiones.

Por ejemplo, en el caso del Servicio Nacional de Salud del Reino Unido (NHS), se realizó un Modelo para la planificación del trabajo en base a analítica predictiva. Al igual que muchas instituciones, NHS se enfrentaba a presiones presupuestarias debiendo recortar el 20% de sus costes con más de un millón de gasto en personal que corresponde al 70% de su presupuesto. En respuesta, se desarrolló un Modelo Analítico basado en los siguientes módulos:

Modelos de Evaluación de Servicios Públicos

Según el Estudio de Deloitte “Digital Government Transformation” realizado en 2015 a 1200 organizaciones en más de 70 países de los 4 continentes, la reducción de los costes junto con el cumplimiento de las expectativas ciudadanas son los principales drivers que rigen el proceso de digitalización de las administraciones públicas.

Es por ello que  consideramos dentro de este enfoque los Modelos de Evaluación de los Servicios Públicos, orientados a la valoración del desempeño público con una doble vertiente, cualitativa y cuantitativa. Desde una perspectiva cualitativa, el Modelo de Evaluación de Deloitte se estructura en 4 Ejes (Orientación Ciudadana, Planificación y prestación, Accesibilidad y Usabilidad, Transparencia) que se descomponen en 18 criterios de evaluación, para cada uno de los cuales se definen una serie de preguntas (64 en total) cuya respuesta determina el grado de madurez de la administración en el desempeño de los servicio, con una escala de 1 a 5.

Este enfoque cualitativo para la evaluación del desempeño se puede complementar con enfoques cuantitativos orientados a la analítica de costes de los servicios públicos. El diseño de Modelos Analíticos de costes favorece la eficiencia de los recursos y permite calcular el coste real o el más objetivo para cada acto, permitiendo analizar las posibles desviaciones y sus causas, para posteriormente actuar sobre estas.

Conclusiones

Las Administraciones Públicas aún presentan un bajo grado de digitalización a pesar de que manifiestan una actitud positiva al respecto y consideran clave su desarrollo. Los resultados del Estudio de Deloitte “Digital Government Transformation”  reflejan que un 76% de las AAPP encuestadas considera que la digitalización tiene un impacto relevante. Pese a ello, la estrategia digital es un problema en un tercio de ellas, principalmente por los siguientes motivos:

• Falta de definición estratégica.
• Existencia de un tercio del presupuesto de IT gestionado por otras áreas.
• Aunque la mitad de las administraciones encuestadas disponen de un departamento responsable de estrategia digital, solo el 5% tienen un Chief Data Officer y más de un tercio de las AAPP no tienen un único responsable.
• Pese a que las administraciones son conscientes  de la importancia de la digitalización, la mitad de ellas no disponen de talento capacitado para desarrollarla
• Creciente necesidad de colaboración entre departamentos/áreas
• No están involucrando a la ciudadanía en el diseño de los servicios públicos.
• Reticencias al uso del Cloud y el Open Source.
• No hay una especial satisfacción con los proveedores digitales por parte de las administraciones debido, entre a otras razones, a la falta de flexibilidad para adaptarse a sus requerimientos
• Es necesario abordar la inclusión en el proceso de compra pública de enfoques “Agile”, la flexibilización de las condiciones de compra y  la mejora del acceso a Pymes.

En este contexto, un importante elemento catalizador de la transformación digital de las administraciones públicas es el mencionado despliegue de modelos de gestión con base analítica. Estos modelos pueden desplegarse de manera vertical en ámbitos de política concretos o con carácter horizontal, en aspectos de gestión pública concretos o la evaluación de servicios públicos.

De este modo, las organizaciones se habitúan a la utilización de sistemas de información para la mejora de los procesos de decisión en los que los usuarios aprecian un beneficio directo y generalmente a corto plazo que permite vencer parte de las resistencias o dificultades anteriormente mencionadas:

• Se definen objetivos estratégicos de información para el ámbito analítico.
• Se desarrollan modelos de trabajo extensibles a otras áreas de trabajo o políticas (viralización analítica)
• Se fomenta la colaboración interdepartamental para el enriquecimiento de las analíticas.
• Se factibiliza el uso de soluciones cloud y open source tanto por cuestión de costes como de capacidades de las soluciones existentes.
• Se democratiza y acerca el uso de TICs, mejorando las capacidades digitales del personal.

Es por todo ello que la gestión avanzada con base analítica se está convirtiendo en una herramienta fundamental de gestión de aquellas administraciones públicas que desean avanzar en el proceso de transformación y abordaje de los retos derivados de la digitalización.