Cinco retos clave en el desarrollo de capacidades en evaluación

Introducción – El elefante en la sala del NECD

Año tras año, región tras región, se multiplican capacitaciones, talleres y cursos de evaluación. Sin embargo, la pregunta incómoda persiste:

¿Realmente están cambiando los sistemas de evaluación pública, o seguimos atrapados en un modelo de “formar por formar” que no transforma estructuras ni culturas institucionales?

En nuestras realidades, donde la gobernanza se entrelaza con profundas desigualdades, los enfoques tradicionales de desarrollo de capacidades para la evaluación nacional (NECD) muestran límites evidentes. Esta conversación no es nueva. Pero urge actualizarla con una mirada crítica, sistémica, contextualizada… y también creativa.

Aquí entra en escena TRIZ (Altshuller, 1996).

Nudo – Cinco retos estructurales que siguen sin resolverse

1. Del individuo a la institución: la desconexión persistente
   La mayoría de las iniciativas siguen enfocadas en capacitar personas, pero sin transformar instituciones. Cuando los técnicos rotan, las capacidades se esfuman (Goldman et al., 2018).
2. Blended learning ≠ learning blended
   No basta con mezclar talleres presenciales y online. Se necesita pedagogía: ¿qué se combina, cómo se aplica, cómo se convierte en aprendizaje duradero? (Rosenberg & Donaldson, 2020).
3. Oferta sin demanda: el vacío político
   Más cursos ≠ más evaluación. Si la demanda institucional y política es débil, la evaluación se queda en trámite sin impacto (Holvoet & Renard, 2007).
4. Aislamiento institucional: alianzas frágiles y roles difusos
   Faltan marcos de gobernanza que articulen oficinas públicas, parlamentos, universidades y sociedad civil. Sin coordinación, no hay sostenibilidad (Estrella & Gaventa, 1998).
5. Diagnóstico sin ruta: brújulas que no orientan
   Existen diagnósticos y mapas de actores, pero pocas veces se traducen en hojas de ruta claras y ejecutables (Baser & Morgan, 2008).

El aporte de TRIZ: aprender desde la anti-evaluación

En el panel que se presentará en ReLAC 2025, se propone una provocación:

“¿Qué deberíamos hacer para asegurarnos de que los sistemas de evaluación fracasen rotundamente?”

No es cinismo: es usar TRIZ para pensar al revés y sincerar la conversación.

Las anti-prácticas más comunes

• No legislar, ni presupuestar, ni exigir evaluación (Mackay, 2007; Goldman & Pabari, 2020).
• Crear unidades de evaluación sin poder ni conexión con decisiones (Segone, 2009).
• Capacitar evaluadores sin darles oportunidades reales de práctica (Picciotto, 2011).
• Usar la evaluación como castigo, control o trámite (Estrella & Gaventa, 1998).
• Desconectar evaluación de los ciclos de política y planificación (UNEG, 2022).
• Reproducir silos y fragmentación institucional (Gornitzka & Stensaker, 2014).

En otras palabras: muchas veces ya estamos haciendo “anti-evaluación” sin darnos cuenta.

La fuerza de TRIZ está en voltear la lógica: nombrar esas prácticas que garantizan el fracaso y preguntarnos con crudeza:

“¿Qué pasaría si dejáramos de hacer todo esto?”

Conclusiones – Siete pistas para cambiar el rumbo

1. Ir más allá del aula: formación anclada en problemas reales, con coaching y acompañamiento continuo.
2. Pensar en trayectorias, no en eventos: construir rutas progresivas de fortalecimiento institucional.
3. Desarrollar liderazgo evaluativo: no solo técnicos, también gestores capaces de dar valor político a la evaluación.
4. Activar la demanda social e institucional: conectar evaluación con rendición de cuentas, participación ciudadana y agendas de derechos.
5. Cocrear sinergias desde el diseño: involucrar actores diversos desde el inicio, con roles claros y alianzas sostenibles.
6. Localizar el conocimiento: adaptar enfoques globales al contexto latinoamericano.
7. Sistematizar y compartir lo aprendido: no más “lecciones sueltas”, sino evidencia acumulada para rediseñar estrategias.

Preguntas para avanzar

• ¿Qué “estrategias anti-evaluación” seguimos aplicando sin querer?
• ¿Qué contradicciones estructurales habría que desarmar primero?
• ¿Cómo pasar de la lógica de la oferta de cursos a una demanda real de evaluación en el plano político y ciudadano?
• ¿Podría TRIZ convertirse en un marco habitual para repensar políticas públicas, no solo evaluaciones?

Referencias

Altshuller, G. (1996). And Suddenly the Inventor Appeared: TRIZ, the Theory of Inventive Problem Solving. Technical Innovation Center.

Baser, H., & Morgan, P. (2008). Capacity, change and performance: Study report. ECDPM.

Estrella, M., & Gaventa, J. (1998). Who counts reality? Participatory monitoring and evaluation: A literature review. IDS.

Goldman, I., & Pabari, M. (Eds.). (2020). Using evidence in policy and practice: Lessons from Africa. Routledge.

Goldman, I., Gounou, A., Hoerée, J., Jacob, C., Ntakumba, E., Pabari, M., & Urbaniak, K. (2018). The emergence of government evaluation systems in Africa. African Evaluation Journal, 6(1), 1–12.

Gornitzka, Å., & Stensaker, B. (2014). Evaluation Processes in Higher Education: Impact, Legitimacy and Power. Palgrave Macmillan.

Holvoet, N., & Renard, R. (2007). Monitoring and evaluation under the PRSP: Solid rock or quicksand? Evaluation and Program Planning, 30(1), 66–81.

Lipmanowicz, H., & McCandless, K. (2013). The Surprising Power of Liberating Structures. Liberating Structures Press.

Mackay, K. (2007). How to Build M&E Systems to Support Better Government. World Bank.

Morgan, P. (2008). The Idea and Practice of Systems Thinking and Their Relevance for Capacity Development. ECDPM.

Picciotto, R. (2011). The logic of evaluation professionalism. Evaluation, 17(2), 165–180.

Rosenberg, S., & Donaldson, S. I. (2020). How learning transfer works in evaluation capacity building. American Journal of Evaluation, 41(1), 61–78.

Segone, M. (Ed.). (2009). Country-led Monitoring and Evaluation Systems: Better Evidence, Better Policies, Better Development Results. UNICEF & World Bank.

UNEG – United Nations Evaluation Group. (2022). Theory of Change for National Evaluation Capacity Development. https://www.uneval.org

Nota: Este artículo fue redactado con apoyo de inteligencia artificial, que también sugirió algunas de las referencias bibliográficas incluidas. Sin embargo, las ideas centrales, el enfoque y la selección final del contenido son completamente mías