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Wilbert Marimira

Zimbabwe

Wilbert Marimira Member since 03/07/2025

CARE International

MEAL Specialist

MEAL Framework Development, Data Collection and Analysis, Performance Monitoring, Impact Evaluation, Risk Management, Reporting and Documentation, Team Leadership, Capacity Strengthening, Budgeting and tracking, Business Development, Learning strategies, Context Analysis, Gender Mainstreaming, Stakeholder Mapping Engagement and Management, and Organization Capacity Development. I have worked across various sectors such as education, humanitarian aid, nutrition promotion, climate, livelihoods, diversity and inclusive development, health, youth, and gender-transformative initiatives. Over 14 years of hands-on experience 

My contributions

    • Wilbert Marimira

      Zimbabwe

      Wilbert Marimira

      MEAL Specialist

      CARE International

      Publicado el 13/10/2026

      ¡Gracias por expresar esta realidad fundamental con tanta claridad!

      Tu observación sobre cómo las crisis de financiación desplazan silenciosamente el equilibrio del aprendizaje transformador hacia una rendición de cuentas rígida y centrada en el cumplimiento normativo da en el clavo del desafío fundamental de nuestro sector. Basándome en mi experiencia al frente de sistemas de MEAL (monitoreo, evaluación, aprendizaje y rendición de cuentas) en los ámbitos de la educación, la respuesta humanitaria, la protección social, la resiliencia climática y los medios de vida en África meridional y más allá, coincido plenamente con tu conclusión: en tiempos de escasez, la evidencia no pierde valor, sino que se convierte en nuestro principal seguro contra el riesgo de malgastar recursos escasos.

      El camino a seguir no consiste en elegir entre el cumplimiento normativo y el aprendizaje, sino en integrar el seguimiento, la evaluación, la presentación de informes y el aprendizaje participativos (PMERL) directamente en las operaciones rutinarias. La verdadera sostenibilidad y la rendición de cuentas se producen cuando ponemos las voces de la comunidad en primer plano y acercamos sus opiniones, su influencia y la toma de decisiones a las personas que comprenden sus realidades, involucrando a los líderes locales, los directores de escuela y las poblaciones destinatarias desde el diseño del proyecto y la planificación de la línea de base hasta su cierre. Cuando se reducen los presupuestos destinados exclusivamente a la evaluación, los donantes y los ejecutores deben invertir en mecanismos localizados y de alta confianza, como el seguimiento dirigido por la comunidad (CLM), los cuadros de mando participativos y la síntesis de pruebas mediante IA con intervención humana. Al transformar los comentarios habituales de la comunidad en espacios de reflexión continua, nos aseguramos de que cada dólar gastado no solo se justifique, sino que impulse activamente un impacto que sea propiedad de la comunidad.

    • Wilbert Marimira

      Zimbabwe

      Wilbert Marimira

      MEAL Specialist

      CARE International

      Publicado el 13/10/2026

      ¡Gracias por compartir estas ideas tan importantes!

      Tu entrada del blog destaca un punto de inflexión fundamental para nuestro sector: cuando la presión financiera aumenta, nuestro mayor activo no es solo trabajar más rápido, sino pensar y sintetizar de forma más inteligente. Adoptar la IA como socio analítico es como tener un asistente de investigación incansable, capaz de examinar montañas de informes anteriores en segundos, pero que sigue dependiendo por completo de la sabiduría humana, la empatía sobre el terreno y el criterio contextual para comprender el panorama general. Has señalado que la adopción responsable de la IA no consiste en sustituir la voz del evaluador ni en escatimar en calidad; se trata de liberar nuestro tiempo y nuestra energía mental de la clasificación repetitiva de datos para que podamos dedicarnos más a fondo a lo que realmente importa: escuchar a las comunidades, interpretar los matices y ejercer una supervisión profesional.

      Para añadir otra dimensión a este impulso, el aprovechamiento de la IA para sintetizar la evidencia existente ofrece una oportunidad sin precedentes para democratizar el aprendizaje localizado, al tiempo que se mantiene firmemente un enfoque «Human-in-the-Loop» (con intervención humana). La IA puede identificar patrones, pero no puede percibir las realidades sobre el terreno ni comprender los matices culturales; el juicio humano sigue siendo el puente insustituible entre los resultados de los datos brutos y la toma de decisiones ética y basada en el contexto. En muchos contextos sobre el terreno, años de valiosos comentarios de la comunidad e informes de seguimiento locales permanecen ocultos en archivos PDF olvidados porque los pequeños equipos de MEAL carecen del tiempo necesario para analizarlos manualmente. Al aplicar flujos de trabajo de IA guiados por personas para recopilar y mapear estos conocimientos cualitativos, con una rigurosa validación humana en cada paso, podemos evitar la fatiga de las evaluaciones en las comunidades vulnerables, honrar las contribuciones locales del pasado y salvaguardar el rigor de la evaluación cuando los recursos son más escasos.

    • Wilbert Marimira

      Zimbabwe

      Wilbert Marimira

      MEAL Specialist

      CARE International

      Publicado el 13/10/2026

      ¡Gracias, Janet, por compartir un artículo tan importante y oportuno!

      Recortar el seguimiento y la evaluación (M&E) durante una crisis de financiación para ahorrar dinero es como tirar por la borda el radar del barco durante una tormenta severa para aligerar la carga. Puede que hoy consigas mantenerte a flote unas cuantas millas más, pero mañana te garantizas chocar de lleno contra las rocas.

      Estoy totalmente de acuerdo con tu análisis: eliminar los requisitos de seguimiento y evaluación (M&E) en los contratos de ayuda supone un falso ahorro muy peligroso. Cuando se desmantelan los sistemas de evidencia, no solo perdemos los indicadores de los proyectos; perdemos años de capacidad local invertida, redes de confianza comunitarias e inteligencia contextual. Sin datos, nos vemos obligados a contabilizar los insumos inmediatos sin tener en cuenta el impacto a largo plazo, lo que prácticamente garantiza que se repitan costosos errores de ejecución en ciclos futuros.

      Para romper este ciclo, debemos abogar por una priorización radical en lugar de un abandono total. Los donantes deben reconocer que destinar incluso entre un 2 % y un 3 % de los presupuestos reducidos de las subvenciones al seguimiento y evaluación no es una carga administrativa, sino un seguro esencial contra el riesgo para garantizar que los escasos fondos no se malgasten. Al mismo tiempo, los responsables de la ejecución pueden pasar a utilizar mecanismos ágiles y adaptados al contexto local, como el seguimiento liderado por la comunidad, la síntesis rutinaria de datos administrativos y un conjunto básico y estricto de indicadores no negociables. Como has señalado con tanta claridad, la escasez de fondos hace que las pruebas sean más importantes, no menos; no podemos permitirnos afrontar estos tiempos de austeridad a ciegas.

    • Wilbert Marimira

      Zimbabwe

      Wilbert Marimira

      MEAL Specialist

      CARE International

      Publicado el 13/10/2026

      Adaptarse, orientarse y asumir la responsabilidad: cómo salvaguardar la integridad, la rendición de cuentas y el aprendizaje en la evaluación en tiempos de austeridad

      «Si quieres ir rápido, ve solo. Si quieres llegar lejos, ve acompañado». — Proverbio africano

      En tiempos de crisis financiera, la reducción de los presupuestos de ayuda y los recortes repentinos de los donantes suelen llevar a las organizaciones a «ir rápido y solas», recurriendo a evaluaciones internas rápidas y de arriba abajo, y recortando la participación local para ahorrar tiempo y dinero. Sin embargo, para que la evaluación siga siendo relevante, ética y sostenible en medio de las crecientes restricciones de financiación, debemos optar por «llegar lejos juntos». La reducción de recursos no tiene por qué significar una calidad comprometida ni el silenciamiento de las voces locales; más bien, supone una oportunidad vital para deshacernos de las prácticas de evaluación infladas y extractivas y volver a lo que realmente importa: el aprendizaje aplicable, la integridad técnica y una rendición de cuentas genuina y liderada por la comunidad.

      Partiendo directamente de este principio, la experiencia operativa en toda África Austral, concretamente en los sectores de la educación, la protección social, la resiliencia climática y los medios de vida, nos enseña una lección clara: las crisis de financiación no tienen por qué destruir la calidad de la evaluación, pero sí exigen que nos adaptemos. La gestión de sistemas MEAL de emergencia en distritos propensos a la sequía, como Gokwe Norte, Mutare Rural, Bikita y Chiredzi, puso de manifiesto cómo las realidades sobre el terreno, los errores prácticos y las adaptaciones localizadas son nuestros mejores maestros a la hora de proteger la integridad de la evaluación bajo presión.

      También observé que, en entornos con recursos limitados, los modelos de evaluación tradicionales y costosos —como las encuestas cuantitativas exhaustivas e independientes que se realizan al final de cada ciclo de proyecto— son financieramente insostenibles. Para mantener la evidencia y utilizarla sin comprometer el rigor técnico, estas son algunas experiencias prácticas clave que empleamos: Además, demostrar una verdadera integridad profesional significa asumir los errores operativos, reflexionar sobre la fricción entre las metodologías ideales de los libros de texto y las realidades sobre el terreno, y adaptarse para servir mejor a las comunidades. A continuación, dos errores prácticos de mi trayectoria en Zimbabue y más allá, junto con las lecciones fundamentales que me enseñaron:

      • Resiliencia climática y medios de vida: En lugar de depender exclusivamente de evaluaciones externas de alto coste, pasamos a utilizar ciclos de retroalimentación ágiles y continuos. La integración de la Planificación Participativa de Escenarios (PSP) junto con socios locales (como Agritex y el Departamento de Servicios Meteorológicos) y la implementación del Seguimiento Dirigido por la Comunidad (CLM) en los distritos rurales permitieron a los equipos agrícolas adaptar la distribución de semillas y los modelos de agricultura de conservación en tiempo real utilizando observaciones comunitarias rutinarias.
      • Iniciativas de educación y protección social: Para los proyectos piloto de protección social dirigidos a poblaciones vulnerables y a las adolescentes en distritos como Mutare Rural y Buhera, utilizamos «tarjetas de puntuación comunitarias participativas». Poner las herramientas de evaluación directamente en manos de los comités de desarrollo escolar, los padres y los líderes locales nos proporcionó una valiosa información cualitativa sobre la transparencia de las transferencias de efectivo y los obstáculos a la asistencia escolar, a una fracción del coste de las encuestas tradicionales.

      Error n.º 1: «Acumulación de datos» en los medios de subsistencia y la seguridad alimentaria en situaciones de emergencia

      La experiencia: Durante un proyecto de respuesta a una emergencia en barrios afectados por la sequía, estaba decidido a recopilarlo todo. Diseñé un marco de muestreo estadísticamente exhaustivo con un cuestionario de 45 páginas que abarcaba datos demográficos detallados de los hogares, los activos de subsistencia y puntuaciones detalladas del consumo de alimentos en múltiples distritos. La recopilación de datos agotó en cierta medida nuestro presupuesto de transporte, agotó a nuestro pequeño equipo de campo y generó un enorme retraso en el procesamiento de los datos brutos. La lección: recopila solo lo que vayas a utilizar. La integridad no consiste en generar el mayor conjunto de datos posible, sino en proporcionar pruebas oportunas y útiles cuando los responsables de la toma de decisiones y las comunidades realmente las necesitan. Una evaluación bajo gran presión requiere una priorización radical en torno a las métricas «imprescindibles» frente a las «deseables». El uso de un muestreo por conglomerados específico, plataformas de encuestas digitales ligeras (como KoBoToolbox u ODK) e indicadores concisos protege tanto los recursos del proyecto como el tiempo de la comunidad.

      La experiencia: Ante un recorte presupuestario repentino del 15 % a mitad de un proyecto longitudinal de educación y protección social, nuestro equipo se esforzó por absorber los costes recortando personal interno sin comprometer la calidad, las dietas de viaje ni los gastos generales administrativos. Sin embargo, en busca de más ahorros para mantener la encuesta cuantitativa principal destinada al donante, inicialmente cancelamos los talleres formales de validación que se iban a celebrar en hoteles.

      Al darnos cuenta de que las comunidades destinatarias, los directores de colegio y los líderes locales corrían el riesgo de quedarse desinformados, cambiamos rápidamente de estrategia para garantizar que las partes interesadas locales siguieran siendo nuestra máxima prioridad.

      La realidad humana: En fases anteriores del proyecto, el hecho de no comunicar los resultados con prontitud había llevado a los líderes comunitarios a expresar una profunda frustración por sentirse tratados como meras fuentes de datos en lugar de como socios en igualdad de condiciones. Aprendiendo de esa fricción inicial, nos dimos cuenta de que mantener la confianza y la rendición de cuentas requería dar prioridad a los líderes locales, los directores de colegio y los miembros de la comunidad, incluso cuando los presupuestos formales se habían agotado.

       

      La lección: La rendición de cuentas no es un gasto general opcional que se pueda recortar; es el núcleo de la ética del proyecto. Cuando la financiación es escasa, dar prioridad a las comunidades, los directores de colegio y los líderes locales significa localizar la rendición de cuentas en lugar de abandonarla. En lugar de costosas sedes en hoteles, organizar diálogos de barrio de bajo coste bajo un árbol, utilizando resúmenes en la lengua indígena, garantizó que se diera prioridad a las partes interesadas locales como verdaderos copropietarios de los resultados de la evaluación sin que ello supusiera una carga financiera.

       

      Preguntas prácticas y enfoques adaptativos para una evaluación austera

      Para mantener la utilidad, el rigor y los estándares éticos de la evaluación cuando los presupuestos son ajustados, es esencial basar el diseño de la evaluación en preguntas estratégicas y métodos adaptativos:

      Preguntas orientativas fundamentales que hay que plantearse desde el principio:A continuación se presentan algunos enfoques prácticos que nos han funcionado:Las limitaciones de financiación nos obligan a eliminar la complejidad innecesaria y a centrarnos en lo que realmente importa: el aprendizaje aplicable, la capacidad de acción de la comunidad y la rendición de cuentas genuina. Cuando basamos nuestros enfoques de evaluación en las realidades locales, ya sea en África Austral o en cualquier otra parte del mundo, nos aseguramos de que la evidencia siga siendo una herramienta vital para el cambio positivo, independientemente del tamaño del presupuesto.

      1. «¿Cuál es la evidencia mínima absoluta que los responsables de la toma de decisiones (tanto los líderes comunitarios como los gestores de proyectos) necesitan en este momento para actuar?»
      2. «¿Qué datos de seguimiento rutinarios existentes, registros de asistencia escolar o conjuntos de datos sobre tendencias climáticas podemos sintetizar antes de invertir en la recopilación de datos primarios?»
      3. «¿Cómo pueden las estructuras comunitarias locales participar como coevaluadores en lugar de como sujetos pasivos de los datos, reduciendo así los costes de consultoría externa y fomentando al mismo tiempo una capacidad duradera?»
      • Consorcio y evaluaciones conjuntas: En lugar de que cada organismo realice evaluaciones aisladas en zonas operativas que se solapan, la puesta en común de vehículos, equipos de encuestadores y recursos técnicos a través de visitas conjuntas de seguimiento interinstitucionales reduce los gastos administrativos y evita la fatiga de las encuestas entre las comunidades.
      • Integración responsable de la IA: El uso de flujos de trabajo de IA con intervención humana (como los modelos de lenguaje grandes [LLM] localizados o las herramientas de análisis cualitativo) para la codificación temática inicial de los comentarios abiertos de la comunidad reduce drásticamente el tiempo de análisis y los costes de elaboración de informes, lo que permite a los pequeños equipos de MEAL procesar grandes volúmenes de datos cualitativos de manera eficiente.
      • Métodos cualitativos de impacto «Lean»: Cuando el tamaño de la muestra para grandes encuestas cuantitativas resulta inviable desde el punto de vista financiero, metodologías como «Outcome Harvesting», «Análisis de contribución» y la técnica del «Cambio más significativo» (MSC) ofrecen formas rigurosas y rentables de establecer la plausibilidad y captar el impacto cualitativo en las intervenciones relacionadas con la educación y los medios de vida.

      ¡Estoy deseando saber cómo otros colegas de la comunidad Eval4Earth están adaptando sus sistemas para seguir siendo eficaces y resilientes!

      https://www.linkedin.com/in/wilbert-marimira-b7321b80

       

    • Wilbert Marimira

      Zimbabwe

      Wilbert Marimira

      MEAL Specialist

      CARE International

      Publicado el 29/04/2026

      Reflexiones a partir de mi experiencia en contextos de adaptación complejos:

      Basándome en mi trabajo sobre iniciativas de adaptación basadas en la comunidad y en la naturaleza en África meridional y otros lugares, creo que los evaluadores a veces exageran la falta de visión de futuro en la evaluación. El reto rara vez es la falta de herramientas, sino más bien el momento, la profundidad y la intención. La alteración climática, la degradación de los ecosistemas, las condiciones geopolíticas cambiantes y las crisis en cadena ya no son ruido de fondo; moldean activamente las vías de desarrollo y las decisiones de las comunidades en tiempo real. Sin embargo, la previsión suele introducirse tarde en el ciclo de evaluación, aplicarse de forma superficial o tratarse como un complemento técnico en lugar de como una perspectiva estratégica. Cuando la evaluación no está diseñada explícitamente para abordar la incertidumbre, las dinámicas de poder y los riesgos interrelacionados desde el principio, le cuesta reflejar la verdadera complejidad de los sistemas de adaptación.

      En la práctica, esto queda claro al evaluar las intervenciones de adaptación climática y basada en la naturaleza. Una evaluación que solo mira hacia atrás es como navegar con un mapa de los lugares por los que ya has pasado, en un terreno que se transforma constantemente. Integrar la prospectiva significa adaptar herramientas que ya sabemos utilizar, como la planificación de escenarios, los enfoques participativos y las teorías del cambio prospectivas, para preguntarnos no solo qué ha funcionado, sino qué podría funcionar en diferentes condiciones futuras. Incorporar la gestión adaptativa, con bucles de retroalimentación regulares y datos en tiempo real, permite que las evaluaciones sigan siendo relevantes a medida que cambian los contextos. Lo más importante es que las perspectivas de la comunidad, a través de la coevaluación, anclan la previsión en las realidades vividas, sacando a la luz el conocimiento local sobre riesgos, compensaciones y oportunidades. Cuando la intención se basa verdaderamente en el futuro, la evaluación va más allá del espejo retrovisor para actuar como una brújula y un escáner del horizonte, ayudando a los responsables de la toma de decisiones a identificar vías de adaptación que sean resilientes ante las crisis en cadena y, en última instancia, más justas, sostenibles y humanas.

      Silva, gran observación sobre cómo algunos tratan y orientan la evaluación para justificar decisiones pasadas. En cuanto a la previsión, me resistiría a intentar que la evaluación predijera mejor el futuro. Una tarea inútil. Más bien, hay que construir sistemas que puedan ver, responder y ajustarse más rápido. Una buena «previsión» proviene de:

      la iteración rápida; el reconocimiento de patrones a través de experimentos; y; la actualización continua de los supuestos. Esto ayuda a navegar mejor por el futuro a medida que se desarrolla