1. El dato ya no es un subproducto: es poder público
El gran desafío del Estado contemporáneo no es solamente digitalizar trámites, incorporar plataformas o sumar nuevas herramientas tecnológicas. El verdadero desafío consiste en algo más profundo: aprender a gobernar sus datos.
Durante mucho tiempo, los datos fueron tratados como un subproducto administrativo, un residuo de expedientes, formularios y registros dispersos. Hoy eso cambió. En las organizaciones modernas, y especialmente en el sector público, los datos se han convertido en un activo estratégico. De su calidad, disponibilidad y tratamiento dependen decisiones, políticas públicas, asignaciones presupuestarias y, en definitiva, la capacidad estatal de responder con eficacia a las necesidades de la sociedad.
Un Estado que comprende sus datos puede reemplazar intuiciones por evidencia, reducir burocracia, anticipar problemas y diseñar servicios más precisos. Un Estado que no los comprende queda atrapado en la improvisación, multiplica errores y debilita su vínculo con la ciudadanía. Por eso, la discusión sobre datos no es una cuestión meramente informática: es una discusión sobre calidad institucional, eficiencia pública y legitimidad democrática.
2. Cuando los datos no se gobiernan, el Estado se desordena
Uno de los mayores obstáculos para la eficiencia estatal es la existencia de los llamados silos de información. Cada dependencia produce, guarda y administra datos según sus propias lógicas, con escasa articulación con el resto del aparato público. El resultado es un ecosistema fragmentado, donde la información se duplica, se contradice, se vuelve inaccesible o simplemente se pierde.
Ese desorden tiene consecuencias concretas. No se trata de un problema abstracto ni de una discusión reservada a especialistas. Pensemos, por ejemplo, en un proyecto de peatonalización de calles en un contexto urbano pospandemia. Para tomar decisiones razonables, un equipo técnico necesita datos confiables sobre circulación vehicular, flujo peatonal, actividad comercial, uso del espacio público y hábitos de movilidad. La pregunta parece simple: ¿dónde están esos datos?
Sin una gobernanza clara, empiezan las dudas que paralizan cualquier política pública seria: ¿existen realmente esos registros?, ¿qué área los produce?, ¿quién los actualiza?, ¿son confiables?, ¿están completos?, ¿pueden cruzarse con otras bases? Si después de semanas o meses la información sigue siendo contradictoria, incompleta o imposible de localizar, el problema ya no es técnico: es político e institucional. El proyecto fracasa antes de empezar, y el ciudadano pierde una mejora concreta en su entorno urbano.
Un Estado desorganizado en materia de datos no solo trabaja peor: también gasta más, decide peor y llega tarde.
3. Clasificar también es proteger
Frente a ese panorama, la primera tarea no es comprar más tecnología, sino ordenar el mapa de la información pública. Clasificar los datos no es un formalismo burocrático ni una obsesión técnica. Es el punto de partida para decidir qué puede compartirse, qué debe resguardarse y bajo qué condiciones puede circular la información.
En este plano, una primera distinción resulta esencial: no todo dato público es un dato abierto. Que el Estado produzca u obtenga determinada información en el ejercicio de sus funciones no significa que esa información deba quedar automáticamente disponible para cualquier uso irrestricto. La apertura de datos tiene límites razonables y necesarios: la seguridad, la privacidad y la protección de derechos fundamentales. De allí que solo una parte de la información pública pueda disponerse en formatos abiertos y reutilizables.
La cuestión se vuelve todavía más delicada cuando aparecen los datos personales. En muchos casos, incluso información aparentemente inocua puede permitir identificar a una persona si se la cruza con otras fuentes. Y dentro de ese universo existen categorías especialmente sensibles -como datos de salud, convicciones religiosas, origen racial o situaciones de vulnerabilidad- que exigen una protección reforzada.
A veces la dimensión ética del problema se entiende mejor con ejemplos concretos. Un domicilio puede parecer un dato ordinario; sin embargo, en el caso de una víctima de violencia de género, la reserva de esa información puede ser literalmente una condición de seguridad. Ahí se ve con claridad que la gestión de datos nunca es neutral: detrás de cada registro hay derechos, riesgos y personas reales.
Lo mismo ocurre con categorías específicas como los datos de salud, la información fiscal o los antecedentes penales. Todos ellos requieren reglas estrictas de tratamiento, acceso y circulación. En este punto, clasificar correctamente no solo mejora la gestión: también protege la legalidad y preserva la confianza pública.
4. La calidad del dato también es una cuestión de justicia
Suele hablarse de calidad de datos como si se tratara de una cuestión puramente técnica. No lo es. La calidad del dato tiene una dimensión profundamente humana, porque de ella dependen decisiones que afectan trayectorias personales, acceso a derechos y distribución de recursos públicos.
Cuando una base está incompleta, mal actualizada o duplicada, el problema no termina en una planilla defectuosa. Puede traducirse en una beca que no llega, un beneficio social mal asignado, una política pública mal orientada o una decisión tomada sobre una realidad inexistente. Por eso, la calidad no debe pensarse como un estándar accesorio, sino como una condición básica de una administración pública seria.
Entre las dimensiones centrales de esa calidad aparecen la relevancia, la completitud, la exactitud, la unicidad, la validez y la coherencia. Dicho en términos sencillos: los datos deben ser útiles, estar completos, reflejar correctamente la realidad, no estar duplicados, ajustarse a formatos válidos y no contradecirse entre sí.
Un error tipográfico en una dirección, una fecha mal cargada, un documento duplicado o un campo crítico vacío pueden parecer fallas menores. Pero, en escala estatal, esas fallas erosionan la confianza, multiplican costos y afectan la vida cotidiana de las personas. La mala calidad del dato no es un desperfecto inocente: es una forma silenciosa de ineficiencia pública.
5. Sin responsables claros, no hay gobernanza posible
La gobernanza de datos también exige asumir algo elemental: si todos son responsables, en realidad no lo es nadie.
Para que la información pública sea gestionada con seriedad, tienen que existir roles claros. Alguien debe liderar la estrategia, alguien debe entender el valor del dato para la política pública, alguien debe garantizar su viabilidad tecnológica, alguien debe custodiarlo y alguien debe usarlo bajo criterios éticos y legales. Cuando esas funciones se diluyen, la consecuencia es previsible: nadie corrige errores, nadie actualiza registros, nadie responde por inconsistencias y nadie sabe con certeza cuál es la versión válida de la información.
Por supuesto, la solución no pasa por crear estructuras rígidas o sobredimensionadas. Según la escala y los recursos de cada organismo, algunos roles pueden combinarse. Pero lo que no puede faltar es una arquitectura mínima de responsabilidades. La gobernanza no consiste en agregar burocracia, sino en evitar la anomia digital dentro del Estado.
6. Gobernar datos es gobernar mejor
La discusión sobre datos suele presentarse como una agenda de modernización administrativa. Pero en realidad es mucho más que eso. La forma en que el Estado produce, ordena, protege y utiliza su información define buena parte de su capacidad para actuar con justicia, eficiencia y transparencia.
Un Estado que no sabe qué datos tiene, dónde están, quién los custodia o cuán confiables son, difícilmente pueda planificar bien, rendir cuentas o brindar servicios de calidad. En cambio, un Estado que gobierna sus datos con criterios claros puede intervenir con mayor precisión, reducir errores, proteger derechos y mejorar la experiencia cotidiana de la ciudadanía.
Por eso, la gobernanza de datos no debe entenderse como un fin en sí mismo ni como una moda tecnocrática. Es una condición básica para construir un Estado más inteligente, más ágil y más humano.
En definitiva, el algoritmo del Estado no debería ser la opacidad, la dispersión ni la improvisación. Debería ser otro: evidencia, responsabilidad y servicio público.
Cont. Púb. Lucas Roberto Fenoglietto
Fenoglietto, Lucas Roberto, contador público de la Universidad Nacional de La Matanza, Especialista en Administración Financiera del Sector Público de la Universidad de Buenos Aires y Magister en Derecho Tributario de la Pontificia Universidad Católica Argentina. Funcionario de la Dirección General Impositiva – ARCA y Docente-Investigador del Departamento de Ciencias Económicas – UNLaM. Conferencista nacional e internacional. Autor del libro “Temas de Administración y Finanzas Públicas. Estudios, historias y propuestas”. https://orcid.org/0009-0008-7899-1621
