La reducción de la financiación destinada a la ayuda humanitaria y al desarrollo está ejerciendo una presión cada vez mayor sobre las oficinas de evaluación, de las que se espera que obtengan mejores resultados con menos recursos. Pero también veo aquí una oportunidad: replantearnos cómo llevamos a cabo las evaluaciones y aprovechar mejor los datos de los que ya disponemos.
En nuestro blog conjunto, Hacer más con menos: la IA para la evaluación humanitaria, medioambiental y de desarrollo, analizamos cómo la IA podría ayudar a las oficinas de evaluación a hacer frente a estas presiones. Por ejemplo, la IA puede facilitar la síntesis de grandes volúmenes de documentos, ayudar a identificar lagunas en los datos, analizar carteras de evaluaciones y facilitar la traducción. Si se utiliza de forma responsable, podría reducir el tiempo dedicado a algunas tareas analíticas y permitir a los evaluadores centrarse más en interpretar los resultados, comprender el contexto y ejercer su criterio profesional.
También existe la oportunidad de ir más allá de la mejora de la eficiencia en las evaluaciones individuales. Un mejor uso de los datos existentes podría ayudar a las oficinas de evaluación a identificar dónde son más necesarias nuevas evaluaciones y evitar la duplicación de trabajo cuando ya existen datos suficientes.
Por supuesto, hacer más con menos no puede ir en detrimento de la calidad, la independencia o el carácter inclusivo de la evaluación. Los resultados generados por la IA deben validarse, y deben establecerse las salvaguardias adecuadas. En última instancia, la cuestión no es simplemente si podemos realizar evaluaciones más rápidamente o a un menor coste, sino si podemos utilizar nuestros recursos de forma más estratégica para generar pruebas fiables que sirvan de base para la toma de decisiones y refuercen la rendición de cuentas y el aprendizaje.
RE: Evaluation under pressure : Strengthening evidence use, accountability and learning amidst funding constraints (Joint EvalforEarth-ALNAP discussion)
Italy
Anoop sharma
Corporate Evaluation, AI and Data Specialist
IFAD
Publicado el 13/10/2026
La reducción de la financiación destinada a la ayuda humanitaria y al desarrollo está ejerciendo una presión cada vez mayor sobre las oficinas de evaluación, de las que se espera que obtengan mejores resultados con menos recursos. Pero también veo aquí una oportunidad: replantearnos cómo llevamos a cabo las evaluaciones y aprovechar mejor los datos de los que ya disponemos.
En nuestro blog conjunto, Hacer más con menos: la IA para la evaluación humanitaria, medioambiental y de desarrollo, analizamos cómo la IA podría ayudar a las oficinas de evaluación a hacer frente a estas presiones. Por ejemplo, la IA puede facilitar la síntesis de grandes volúmenes de documentos, ayudar a identificar lagunas en los datos, analizar carteras de evaluaciones y facilitar la traducción. Si se utiliza de forma responsable, podría reducir el tiempo dedicado a algunas tareas analíticas y permitir a los evaluadores centrarse más en interpretar los resultados, comprender el contexto y ejercer su criterio profesional.
También existe la oportunidad de ir más allá de la mejora de la eficiencia en las evaluaciones individuales. Un mejor uso de los datos existentes podría ayudar a las oficinas de evaluación a identificar dónde son más necesarias nuevas evaluaciones y evitar la duplicación de trabajo cuando ya existen datos suficientes.
Por supuesto, hacer más con menos no puede ir en detrimento de la calidad, la independencia o el carácter inclusivo de la evaluación. Los resultados generados por la IA deben validarse, y deben establecerse las salvaguardias adecuadas. En última instancia, la cuestión no es simplemente si podemos realizar evaluaciones más rápidamente o a un menor coste, sino si podemos utilizar nuestros recursos de forma más estratégica para generar pruebas fiables que sirvan de base para la toma de decisiones y refuercen la rendición de cuentas y el aprendizaje.