Ciencia de Datos en el Gobierno: La Realidad y el Camino por Recorrer

La Evolución de la Gestión Pública en el Perú

A lo largo de los años, he tenido la oportunidad de trabajar en distintas entidades del Estado, lo que me ha permitido conocer, de primera mano, cómo ha evolucionado la gestión pública en el Perú. Gracias a la experiencia de profesionales que vivieron cada uno de estos cambios, he podido conectar el pasado con el presente y entender cómo llegamos al sistema actual.

Antes del SIAF y el SIGA: La Administración Pública sin Integración

Hace algunas décadas, la gestión pública en el Perú era un verdadero reto. Cada entidad llevaba sus cuentas de manera independiente, con procesos manuales, poco control sobre los registros financieros y un acceso limitado a la información. Esto generaba problemas en la rendición de cuentas, dificultaba la planificación presupuestaria y abría muchas puertas a la ineficiencia y la corrupción.

La Llegada del SIAF y el SIGA: Un Cambio Radical

Con el objetivo de modernizar la gestión pública y mejorar la transparencia, el Banco Mundial y el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) impulsaron la creación del Sistema Integrado de Administración Financiera (SIAF), un software que permitió centralizar la información financiera de todas las entidades del Estado.

El Saneamiento Contable y la Revalorización de Activos (2014)

Para el año 2014, el Estado peruano emprendió un proceso de saneamiento contable, con el objetivo de depurar y regularizar las cuentas de las entidades públicas. En este mismo año, también se realizó la revaluación de edificios y terrenos, buscando reflejar un valor más real de los activos del Estado en los registros financieros.

Del Sinceramiento Contable a la Transición a las NICSP

En los años siguientes, el Perú continuó avanzando en la modernización de su contabilidad pública. En un esfuerzo por alinear su gestión con estándares internacionales, el país empezó la transición de trabajar con directivas contables nacionales a adoptar las Normas Internacionales de Contabilidad para el Sector Público (NICSP).

La Evolución del Presupuesto Público en el Perú y su Relación con la Agenda 2030

Uno de los cambios más importantes en la gestión pública ha sido la transformación del presupuesto del Estado. Pasamos de un sistema basado en la asignación de fondos por categorías estáticas a un enfoque orientado a resultados, con el objetivo de mejorar el impacto de la inversión pública en el bienestar de la ciudadanía.

Presupuesto por Resultados (PpR): Un Cambio de Enfoque

Desde hace algunos años, el Perú ha venido adoptando el Presupuesto por Resultados (PpR), una metodología que prioriza la asignación de recursos en función de objetivos específicos y medibles.

La Integración del Presupuesto Público con la Agenda 2030

En 2015, el Perú firmó su compromiso con la Agenda 2030 de las Naciones Unidas, lo que significó un reto importante: alinear el presupuesto del Estado con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).

• ✅ Mejorar la planificación presupuestaria para atender prioridades nacionales e internacionales.
• ✅ Implementar mecanismos de monitoreo y evaluación del gasto público.
• ✅ Garantizar la transparencia y eficiencia en el uso de los recursos del Estado.

El Análisis de Datos: La Base del Cambio

Cuando trabajaba como soporte técnico de un sistema de análisis de datos del SIAF, entendí algo fundamental: las herramientas de análisis, por más avanzadas que sean, no son suficientes por sí solas. Programar implica encapsular lógica en un código rígido, pero el análisis de datos necesita flexibilidad, adaptabilidad y sobre todo, criterio. Ahí fue donde vi el verdadero potencial de la ciencia de datos: la capacidad de integrar diversas fuentes de información, ajustar modelos según las necesidades y extraer información con valor real.

Y aquí está el problema. Muchas veces se confunde el análisis de datos con la simple generación de gráficos llamativos. Pero sin un tratamiento adecuado de la información, sin un análisis profundo previo, esos gráficos no son más que adornos sin utilidad real. A lo largo de mi experiencia, he trabajado configurando entornos de datos, administrando servidores, extrayendo y procesando información, pero siempre faltaba un paso clave: aplicar modelos estadísticos y analíticos que realmente conviertan esos datos en conocimiento útil.

En el sector público peruano, el potencial del análisis de datos aún está subutilizado. A lo largo de los años, la información se ha acumulado sin una estrategia clara, lo que ha llevado a problemas en la calidad de los datos y en la toma de decisiones. Aunque el MEF ha promovido iniciativas como el saneamiento contable y el sinceramiento de cuentas, la raíz del problema sigue siendo la misma: la falta de un enfoque integral para estructurar y analizar los datos de manera eficiente.

Transformación Mediante el Análisis de Datos

La clave para cambiar esta realidad no está solo en implementar herramientas de visualización como Power BI o en procesar datos con Python, sino en desarrollar un enfoque más estructurado desde la base. La contabilidad gubernamental y la programación deben complementarse con modelos analíticos avanzados que permitan no solo mostrar información, sino interpretar tendencias, optimizar recursos y mejorar la eficiencia en la gestión pública.

Hoy, el gran desafío es ir más allá de la simple presentación de números y empezar a trabajar con modelos predictivos y técnicas estadísticas que permitan anticiparse a los problemas, mejorar la distribución presupuestal y detectar ineficiencias antes de que se conviertan en crisis. El análisis de datos bien aplicado puede ser una herramienta clave para la transparencia, la eficiencia y la toma de decisiones informadas dentro del sector público.

El Camino Hacia el Futuro

Aún queda mucho por hacer. La ciencia de datos aplicada al sector público en el Perú está en una etapa incipiente, pero el camino está claro: mejorar la calidad de los datos, implementar modelos adecuados y capacitar a los profesionales en estas áreas. Si logramos esto, podemos transformar la gestión pública en algo más eficiente, basado en información confiable y alineado con las necesidades reales de la ciudadanía.

El reto está en cerrar la brecha entre los datos en bruto y su uso estratégico. No basta con acumular información; el verdadero cambio vendrá cuando sepamos utilizarla correctamente para mejorar la planificación, optimizar los recursos y hacer que la gestión pública sea más eficiente, transparente y orientada al futuro.

¿Las NICSP Eliminan la Necesidad de Análisis de Datos?

Con la implementación de las Normas Internacionales de Contabilidad del Sector Público (NICSP), algunos profesionales han comenzado a cuestionar la relevancia del análisis de datos en la contabilidad gubernamental. Se piensa que, al permitir estimaciones y juicios contables, estas normas reducirían la necesidad de un tratamiento detallado de la información. Pero la realidad es otra.

Las NICSP exigen un nivel de precisión y fundamentación técnica más alto que antes. No basta con aplicar un criterio profesional; cualquier estimación debe estar respaldada por datos sólidos y técnicas analíticas rigurosas. No se puede simplemente asignar valores sin una metodología que garantice su confiabilidad. Y aquí es donde el análisis de datos se vuelve crucial.

Datos de Calidad: Un Requisito Implícito

Uno de los mayores problemas en la administración pública es la calidad de los datos. Muchas entidades siguen lidiando con registros inconsistentes, información duplicada y estructuras contables que no reflejan adecuadamente la realidad económica. Las NICSP no resuelven estos problemas por sí solas; su correcta aplicación depende de contar con datos limpios y estructurados.

Antes de siquiera pensar en generar reportes bajo el marco de las NICSP, es necesario un proceso de depuración y validación de la información. Técnicas de análisis exploratorio, modelado estadístico y detección de anomalías pueden identificar errores en la data antes de que impacten en los estados financieros. Sin este paso previo, cualquier esfuerzo por aplicar correctamente las NICSP se verá comprometido.

NICSP y Ciencia de Datos: Dos Caras de la Misma Moneda

Las NICSP no están diseñadas para reemplazar el análisis de datos, sino para exigirlo. El uso de modelos predictivos, machine learning y minería de datos no es un lujo, sino una necesidad para garantizar que las decisiones contables se tomen con el mejor respaldo posible.

Un ejemplo claro es el deterioro de activos. Bajo las NICSP, la evaluación del valor recuperable de un activo requiere estimaciones basadas en datos históricos y tendencias del mercado. ¿Cómo se puede hacer esto sin análisis estadístico? No es suficiente con revisar valores contables; se necesita un modelo que interprete el comportamiento de los activos en el tiempo y proyecte posibles escenarios futuros.

Otro caso es la provisión de cuentas incobrables. Se pueden establecer criterios generales, pero sin un análisis de patrones de pago y morosidad basado en series de tiempo o clustering de datos, las estimaciones seguirán siendo aproximaciones sin sustento cuantitativo real. Aquí es donde la ciencia de datos entra en juego, brindando herramientas para hacer análisis basados en evidencia y no solo en criterios subjetivos.

El Verdadero Potencial del Análisis de Datos en el Sector Público

En el sector privado, la analítica avanzada ya es parte fundamental de la gestión financiera. Modelos de riesgo, predicción de demanda y optimización de costos se usan para maximizar eficiencia y rentabilidad. En el sector público, la lógica debería ser la misma, pero con un enfoque en transparencia, eficiencia del gasto y mejora de la toma de decisiones.

Implementar ciencia de datos en contabilidad gubernamental no es solo una tendencia, sino una necesidad estructural. La adopción de NICSP debe ir de la mano con un proceso de modernización tecnológica que permita transformar datos en información útil para la gestión pública. La automatización de reportes, el análisis de tendencias presupuestarias y la detección de inconsistencias en tiempo real deberían ser prácticas estándar en cualquier entidad que busque realmente cumplir con el espíritu de estas normas.

El Problema Latente: Habilidades Tradicionales vs. Tecnologías Avanzadas

La contabilidad, tal como la conocemos, está cambiando. Durante años, la formación contable se ha centrado en principios tradicionales: registros manuales, conciliaciones, reportes financieros en Excel. Sin embargo, el volumen y la complejidad de la información han crecido exponencialmente, y los métodos convencionales ya no son suficientes.

Hoy en día, no basta con conocer la normativa y manejar hojas de cálculo. La gestión financiera en el sector público exige análisis en tiempo real, modelos predictivos y una capacidad de adaptación que va más allá de las herramientas tradicionales. Y es aquí donde la tecnología se convierte en un factor clave.

Cuando comencé en este mundo, me di cuenta de que la contabilidad sola no alcanzaba. Aprender a programar y aplicar ciencia de datos me permitió ir más allá de los reportes estáticos. La posibilidad de trabajar con grandes volúmenes de información, identificar patrones ocultos y automatizar procesos cambió por completo mi perspectiva. No fue un proceso sencillo—mucho fue prueba y error—pero cada línea de código y cada modelo de datos me acercaron a una forma más eficiente y dinámica de hacer contabilidad.

La contabilidad del futuro no es solo una cuestión de números; es la capacidad de transformar datos en información estratégica. Y quienes no se adapten a esta realidad corren el riesgo de quedarse atrás.

El Futuro de la Gestión Pública: Inteligencia Artificial y Automatización

La inteligencia artificial (IA) y la automatización han dejado de ser conceptos futuristas para convertirse en herramientas esenciales en la transformación digital de instituciones y empresas. Hoy en día, compañías como OpenAI, DeepSeek y muchas otras están revolucionando la forma en que procesamos la información, tomamos decisiones y optimizamos procesos.

En el sector público peruano, estas tecnologías representan una oportunidad única para modernizar la administración estatal. A lo largo de los años, he visto cómo muchas entidades enfrentan problemas con la calidad de los datos, procesos administrativos engorrosos y la falta de información útil para la toma de decisiones. Y aquí es donde la IA y la automatización pueden marcar una diferencia real.

No se trata solo de adoptar herramientas tecnológicas porque están de moda. El reto es entender cómo aprovecharlas y adaptarlas a la realidad del sector público. La automatización puede optimizar la gestión financiera, agilizar procesos y reducir la carga operativa en tareas repetitivas. La IA, por su parte, permite análisis más precisos, identificar patrones en la ejecución presupuestal y detectar inconsistencias en la información contable.

Con el avance de estas tecnologías, el sector público tiene la oportunidad de mejorar su eficiencia y transparencia. Pero esto no significa reemplazar a las personas, sino potenciar su capacidad de análisis y toma de decisiones con herramientas que les permitan trabajar de manera más estratégica.

La transformación digital en el Estado no es una opción, es una necesidad. En los próximos años, aquellas entidades que sepan adaptarse a esta nueva era tecnológica tendrán una gestión más eficiente, basada en datos confiables y decisiones bien fundamentadas. El futuro no solo será automatizado, sino que dependerá de qué tan bien sepamos aprovecharlo.