Sesión organizada y coordinada por la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI/WIPO)Recientemente, se ha observado un resurgimiento de las políticas industriales a nivel global. En esta nueva oleada, los gobiernos nacionales toman cada vez más decisiones críticas en materia de políticas públicas de ciencia, tecnología e innovación (CTI), que impactan en las decisiones de asignación de recursos por parte de los diversos actores públicos y privados de los distintos ecosistemas de innovación.
Este contexto invita a replantearse cómo se abordan las políticas de CTI en materia de su priorización, diseño y evaluación.
Existe un creciente consenso que las decisiones no deben tomarse de manera aislada y centralizada (“
top-down”), sino tomando en cuenta las capacidades y necesidades locales de los ecosistemas de innovación. Enfoques como la “especialización inteligente” (
Smart specialization) enfatizan la necesidad de políticas basadas en el diagnóstico y conocimiento local que aprovechen las capacidades existentes de cada región y, sobre todo, puedan responder a sus problemas específicos. No obstante, el ejercicio de relevar las capacidades locales con un enfoque ascendente (“
bottom-up”) de todos los ecosistemas de innovación puede ser una tarea irrealizable para un gobierno nacional.
¿Cómo pueden los gobiernos tomar decisiones de políticas CTI que estén informadas por las capacidades locales? Las capacidades de innovación son motores esenciales para los resultados competitivos en ciencia, tecnología y producción. El “
Big Data” juega un papel crucial en la identificación de estas capacidades locales y en la comprensión de cómo se conectan entre sí. A través del análisis de grandes volúmenes de datos, los expertos pueden descubrir patrones, correlaciones y tendencias que informan a los formadores de políticas, permitiendo así identificar oportunidades que se alineen con el potencial único de cada país.
Esta sesión tiene como objetivo explorar ideas prácticas y compartir experiencias que ilustren cómo los enfoques basados en datos pueden dar forma a políticas de ciencia, tecnología e innovación (CTI) más efectivas e inclusivas. La discusión estará guiada por las siguientes preguntas clave:
- ¿Cómo pueden los responsables de la formulación de políticas diseñar políticas de CTI eficaces basadas en “Big Data” (por ejemplo, a nivel nacional, regional o institucional)? ¿Pueden los responsables de la formulación de políticas evaluar el impacto de las políticas de CTI con “Big Data”?
- ¿Cuáles son los desafíos que enfrentan los responsables de la formulación de políticas al diseñar políticas de CTI que prioricen campos científicos, tecnologías o industrias? ¿Puede el aumento de los datos unitarios de CTI ayudar a mapear las capacidades y oportunidades del ecosistema local de innovación?
- ¿Puede el “Big Data” ser la solución que equilibre las estrategias centralizadas y las de enfoque ascendente al diseñar políticas de CTI?
- ¿Cuáles son algunos ejemplos de países o instituciones que utilizan “Big Data” para informar el proceso de toma de decisiones?