experiencia y la situación de las personas que realizan el experimento (vivencial y orientada a problemas). No hay un a priori, una sensación de certeza de que esta sea la única o la correcta solución al problema, sino que se aprende al tratar de abordarlo (aprender haciendo). La solución se refina continuamente a medida que se implementa (iterativa) y, simultáneamente, se construye la capacidad de la implementación transformativa (Ansell y Bartenberger, 2016).
Las actualizaciones iterativas asociadas con los experimentos generativos pueden reflejar la negociación constante para avanzar hacia una solución que satisfaga a los diferentes interesados. Es poco probable que un experimento generativo avance sin un cierto grado de acuerdo compartido del problema en sí mismo y la conveniencia de aprender sobre él.
El cuarto desafío es innovar en la forma de evaluar y monitorear los procesos de innovación pública más allá de los modelos convencionales, basados a menudo en relaciones de causa y efecto. Un gran aporte viene de Michael Patton: en el libro Getting to Maybe: How the World is Changed (2006), publicado en coautoría con Frances Westley y Brenda Zimmerman, reflexiona sobre las implicaciones de la teoría de la complejidad para la innovación social. En dicha teoría se establecen las bases filosóficas de lo que denominará evaluación de desarrollo, que se constituyó en un nuevo paradigma de evaluación orientado al aprendizaje, la innovación y adaptación en sistemas dinámicos y complejos.
De acuerdo con Patton, es necesario incorporar enfoques reflexivos en la evaluación de procesos en los que existan diversos actores involucrados. Como resultado de esas interacciones múltiples, no está claro cómo o si la intervención conducirá a un resultado específico. Al reconocer la imprevisibilidad inherente a cualquier camino de cambio tomado, supuestamente se requiere una gestión integradora y adaptativa, de sondeo y aprendizaje, y una reflexión recurrente sobre los patrones emergentes (Patton, 2011; Snowden y Boone, 2007).
Concretamente, Patton la define como una evaluación que informa y apoya el desarrollo innovador y adaptativo en entornos dinámicos complejos. Al presentar la evaluación de desarrollo, Patton afirma lo siguiente:
No espere tener todas las respuestas de cómo hacer esto al principio ni al final. La evaluación de desarrollo le ayudará a tener claro dónde comenzó, qué se desvió en el camino que tomó y por qué, lo que aprendió en el camino, y donde terminó, al menos por un momento en el tiempo, antes de la próxima ráfaga de viento. (Patton, citado por Gamble, 2008, p. 6) (traducción propia)
Una de las ideas principales de este enfoque es, por tanto, la de ayudar a guiar la acción colaborativa de iniciativas innovadoras que enfrentan una gran incertidumbre y que se caracterizan por su naturaleza experimental, de cocreación y de aprendizaje social (Arkesteijn et al., 2015; Gibson et. al., 2016). Otra característica clave es que la unidad de análisis para el cambio, y por tanto para la evaluación, ya no es el proyecto o programa (como en los modelos convencionales) sino el sistema.
De acuerdo con Patton, la evaluación nació y creció en el espacio cerrado y contenido de los proyectos; por ese motivo tiene una fuerte mentalidad basada en el proyecto. Sin embargo, tras los últimos cuarenta años hay un reconocimiento creciente de que los proyectos por sí solos no conducen al cambio. El cambio es sustentable cuando es sistémico; los proyectos son solo una parte de este. Por tanto, si un proyecto quiere obtener determinados resultados tiene que afectar necesariamente al sistema en el cual está inserto –que es abierto, dinámico y con múltiples factores no controlables por la intervención–, ya que estos suelen ser disfuncionales e interfieren en la obtención dichos resultados.
Por ello, Patton habla de la necesidad de intervenciones y gerenciamiento adaptativo, ya que no se trata de testear un modelo sino de generarlo constantemente. Las técnicas tradicionales de evaluación no sirven para el cambio sistémico y hacer frente ante lo inesperado e impredecible. Estas están basadas en modelos probados a través de la evidencia y las buenas prácticas, que supuestamente pueden ser escalables. La evaluación de desarrollo no ofrece un modelo prescripto sino principios de cambio, que son adaptables a distintos contextos y se identifican en el gerenciamiento adaptativo de abajo hacia arriba.
Figura 1. Nuevas capacidades para los labs
Fuente: elaboración propia.
Reflexiones finales
Entender cómo se puede construir y apoyar la capacidad de transformación requiere intervenir en los puntos profundos de apalancamiento, incluidos los procesos de toma de decisiones, desarrollo de políticas, cultura, valores e intereses; estos factores nos permitirán desarrollar capacidad de transformación (Meadows et al., 1972).
La gobernanza para navegar el cambio requiere un doble enfoque en adaptación —es decir, respuestas y estrategias a corto y largo plazo para amortiguar perturbaciones y lidiar mejor con el cambio y la incertidumbre— y en transformación —es decir, estrategias para crear un nuevo sistema cuando las condiciones actuales hacen que el actual se mantenga—.
Muchos críticos plantean que este modelo mecanicista despolitiza el conocimiento, hace caso omiso a los valores y resta importancia a la deliberación democrática sobre valores públicos requeridos al formular una política pública. Sin embargo, esta nueva ola de la innovación pública tiene mucho que ver con un cambio cultural: con construir nuevas narrativas de innovación pública resiliente para crear significados que propicien la innovación y, por lo tanto, tengan más potencial para extenderse. Estas transformaciones tienen menos que ver con la planificación y control y más con la creación de nuevas capacidades en los Gobiernos para navegar en los procesos de cambio.
La innovación pública —como un proceso de colaboración para abordar problemas públicas basado en la anticipación, la deliberación, la experimentación, el aprendizaje y la especificidad del contexto, en la que los actores cuestionan y replantean conjuntamente sus valores y su comprensión— implica una nueva epistemología política de la intervención pública basada en una cultura de pragmatismo experimental, que nos permita tratar problemas complejos con una perspectiva sistémica y generar transformaciones sociales.
Este proceso puede facilitar un enfoque audaz y experimental para comprender las transformaciones con reflexión crítica mediante el diálogo entre diferentes enfoques conceptuales. Tales perspectivas serán cruciales para generar un metadiscurso de la innovación pública que enfatice los aspectos discursivos-normativos, la política y las relaciones de poder para avanzar hacia procesos transformacionales.
Referencias
Acevedo, S. y Dassen, N. (2016). Innovando para una mejor gestión: la contribución de los laboratorios de innovación pública. Washington: BID.
Ackoff, R. (1974). Redesigning the Future: A System Approach to Societal Problems. New York: John Wiley.
Ansell, C. y Bartenberger, M. (2016). Varieties of Experimentalism. Ecological Economics, 130, 64-73.
Arkesteijn, M.; van Mierlo, B.; Leeuwis, C. (2015). The Need for Reflexive Evaluation Approaches in Development Cooperation. Evaluation, (21), 99-115.
Alston, J., Norton, G., y Pardey, P. (1995). Science Under Scarcity: Principles and Practice of Agricultural Research Evaluation and Priority Setting. Ithaca: Cornell University Press.
Argyris,
