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Amitaksha Nag

United States of America

Amitaksha Nag Member since 03/12/2024

Independent Consultant

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I specialize in facilitating collective learning of complex systems to enhance public participation in policy decisions and drive systemic transformation. My work integrates systems thinking, system dynamics modeling, social network analysis, and iterative, adaptive methods for problem diagnostics, program design, and evaluation, all focused on fostering systems change.

For over 20 years, I have advised organizations including the World Bank, IFC, MCC, USAID, UNICEF, CGAIR, GIZ and numerous programs across the Global South, leveraging systems change approaches to build capacities for scaling development interventions.

My recent advisory work includes supporting systems change adoption in eight country programs with the Millennium Challenge Corporation, where I applied systems approaches for root-cause analysis, high-leverage solutions, and Theory-of-Change development, alongside adaptive methods to engage country-level stakeholders. For the World Bank, I conducted systems analysis in Madagascar to identify the root causes of poverty, revealing multidimensional feedback mechanisms and pathways for poverty alleviation. In implementing the CGIAR Transformation of Agrifood systems in South Asia (TAFSSA) initiative, I applied social network analysis to identify opportunities to strengthen technical collaborations and enhance the adoption of agrifood and nutrition research in India and Bangladesh. For UNICEF-LAC, I developed a partnership mapping framework and toolkit to build networks and scale programs across Latin America and the Caribbean.

Currently, I serve as a Subject Matter Expert with CGIAR's Independent Advisory and Evaluation Service (IAES), focusing on innovation and scaling impact.

My contributions

    • Amitaksha Nag

      United States of America

      Amitaksha Nag

      Independent Consultant

      Publicado el 18/12/2024

      Hola a todos,

      Al reflexionar sobre mi experiencia, mi trabajo se ha centrado principalmente en tres líneas clave de evaluación para la innovación y el escalamiento:

      1. Evaluación de Sistemas

      El escalamiento requiere puntos de referencia claros de éxito que reflejen necesidades y contextos específicos. Por ejemplo, intervenciones localizadas pueden no aplicarse de manera universal, y algunas innovaciones podrían quedar obsoletas o volverse contraproducentes con el tiempo.

      Dada la naturaleza multidimensional del escalamiento —que abarca aspectos socioeconómicos, ecológicos y culturales— los marcos de trabajo deben alinear estrategias a lo largo de contextos y componentes diversos.

      Evaluación del valor de los esfuerzos de escalamiento mediante la medición de los posibles beneficios, costos y consecuencias no intencionadas.

      Las mecánicas de difusión, como los patrones de adopción modelados a través de herramientas como el modelo de Bass, ayudan a comprender la trayectoria desde la adopción temprana y el crecimiento hasta una eventual saturación.

      Las evaluaciones de riesgo basadas en escenarios y las simulaciones son útiles para identificar las condiciones de éxito, anticipar desafíos y perfeccionar estrategias de escalamiento.

      2.Evaluación de Redes

      Comprender el ecosistema de los actores interesados —ya sea que estén estrechamente conectados o dispersos— puede ayudar a identificar a los primeros adoptantes y a impulsar una estrategia de escalamiento más amplia.

      Abordar los diversos intereses y agendas de los actores involucrados, como el gobierno, el sector privado y los líderes locales, es crucial para alinear incentivos y asegurar su compromiso.

      Mitigar la resistencia de aquellos que se benefician del statu quo es esencial para superar las barreras.

      Explorar oportunidades de cocreación, como el financiamiento colaborativo, las alianzas estratégicas y las asociaciones público-privadas.

      3.Evaluación de la Adaptabilidad

      Incorporar la evaluación dentro de enfoques adaptativos fomenta el aprendizaje continuo a través del diseño iterativo, pruebas, adaptación y bucles de retroalimentación ejecutados en ciclos cortos.

      Herramientas como el Enfoque de Resultados Rápidos (ERR) utilizan procesos estructurados para mejorar el enfoque y la colaboración entre los equipos de ejecución, con la evaluación estableciendo métricas de desempeño para impulsar resultados de manera iterativa.