OECD Multilingual Summaries

OECD Science, Technology and Innovation Outlook 2018

Summary in Spanish

OCDE Perspectivas de Ciencia, Tecnología e Innovación 2018

Resumen en español

Las actividades de ciencia, tecnología e innovación (CTI) afrontan varios factores de cambio disruptivos. Estos incluyen la baja de productividad en el contexto de las poblaciones que envejecen rápidamente; los impactos del cambio climático y la necesidad de mitigación y adaptación; y la globalización y el crecimiento de las economías emergentes. Estos factores crean oportunidades y retos para la CTI. Determinan las expectativas sociales y normativas respecto a los objetivos de CTI, y afectan la forma en que se llevan a cabo las actividades de CTI. Muchos factores dan origen a "los grandes retos sociales", por ejemplo, en torno al envejecimiento saludable, la energía limpia y la seguridad alimentaria. Retos como estos están plasmados en las Metas de Desarrollo Sostenible (MDS), que figuran cada día más de manera prominente en las agendas de políticas de CTI.

Si hay una buena gestión y se emplean junto con la innovación social y las reformas de políticas, los avances científicos y tecnológicos pueden aligerar muchos de estos retos. La edición genética podría revolucionar las terapias médicas actuales, los nanomateriales y las biobaterías podrían aportar nuevas soluciones de energía limpia, y la inteligencia artificial (IA) podría convertirse en la "principal herramienta para el descubrimiento de fármacos" en el curso de la próxima década.

Pero si bien las nuevas tecnologías como la IA y la edición genética brindan grandes oportunidades, también podrían causar daños considerables. La prevención, corrección o mitigación de sus efectos negativos se han vuelto más importantes –aunque más difíciles– ya que la propia tecnología es más compleja y está más extendida. La velocidad y la incertidumbre del cambio tecnológico son un reto para que los responsables de políticas supervisen las tecnologías emergentes.

Los gobiernos necesitan ser más ágiles, más receptivos y más abiertos a la participación de los interesados y estar mejor informados. Algunos gobiernos ya experimentan con nuevos enfoques anticipativos y participativos al diseño y el cumplimiento de las políticas, pero dichas prácticas tienen que ser adoptadas ampliamente en la política de CTI.

La digitalización está modificando las prácticas de innovación y de las ciencias

La digitalización: transforma los procesos de innovación, reduce los costos de producción, promueve la innovación en colaboración y abierta, borra los límites entre la innovación en manufacturas y servicios y, por lo general, acelera los ciclos de innovación. Los datos se han convertido en el principal aporte para las actividades innovadoras y muchas innovaciones están incluidas en el software o en los datos. Esto tiene implicaciones para el apoyo de la política a la innovación empresarial, que (entre otras cosas) necesita garantizar un amplio acceso a los datos.

La digitalización brinda nuevas oportunidades para que los interesados participen en diferentes etapas del proceso de innovación. Están surgiendo varias respuestas abiertas, cocreativas y con receptividad social. La mayoría de los países ahora cuentan con sitios especializados, como los espacios para creadores, laboratorios en vivo ("live labs") y laboratorios de experimentación en producción ("fab labs"), que respaldan las actividades de los posibles innovadores "no tradicionales". Las empresas establecidas también pueden participar en la innovación inclusiva. Prácticas como la normalización y el diseño basados en valores están comenzando a presentarse; podrían llegar a ser herramientas poderosas para trasladar e integrar los valores sociales fundamentales, las salvaguardas y metas al desarrollo tecnológico.

En todas las áreas de investigación se manejan cada vez más datos. El mayor acceso a los datos promete muchos beneficios, incluyendo nuevos adelantos científicos, menos duplicación y mejor reproducibilidad de los resultados de la investigación, más confianza en la ciencia y más innovación. Aquí los gobiernos tienen una función de ayuda a la ciencia para que haga frente a los retos de la ciencia abierta en diversas formas: asegurar la transparencia y confianza en la comunidad de investigadores y la sociedad en su conjunto, permitir que los datos trasciendan las fronteras nacionales y disciplinarias para compartirlos, y asegurar que haya reconocimiento y recompensas para alentar a los investigadores a compartir los datos.

La IA y el aprendizaje automático tienen el potencial de incrementar la productividad de la ciencia, permitir formas novedosas de descubrimiento y potenciar la reproducibilidad. Los sistemas de IA tienen muy diferentes fortalezas y debilidades, en comparación con los científicos humanos, y se espera que los complementen. Sin embargo, varios retos dificultan el uso generalizado de la IA en la ciencia, tales como la necesidad de transformar y transponer los métodos de IA para trabajar en condiciones complicadas y variables, las inquietudes relativas a la transparencia limitada en la toma de decisiones basada en el aprendizaje automático, la oferta limitada de cursos de educación y capacitación en IA específicos, y el costo de los recursos informáticos para la investigación de IA de vanguardia.

La política de CTI y la gobernanza se orientan cada vez más a misiones concretas

De conformidad con las MDS, los gobiernos buscan reorientar el cambio tecnológico, apartándolo de las trayectorias existentes, hacia tecnologías provechosas desde el punto de vista económico, social y ambiental, y estimular las inversiones privadas en CTI sobre esta base. Este cambio ha dado impulso a una nueva era de la política de CTI "orientada a una misión específica", donde los gobiernos tratan de trabajar más de cerca con el sector empresarial y la sociedad civil para encaminar la ciencia y la tecnología hacia metas ambiciosas, socialmente pertinentes.

Sin embargo, puede ser que las actuales tendencias del gasto en la investigación y el desarrollo (I+D) públicos no guarden relación con la ambición correspondiente y los retos delineados en las políticas orientadas a una misión específica. Desde 2010, la inversión gubernamental para I+D en la OCDE y en casi todo el Grupo de los Siete países se ha estancado o reducido, no solo en montos absolutos y con respecto al producto interno bruto, sino también como parte del total del gasto gubernamental. La contribución del gobierno en el financiamiento total de I+D descendió 4 puntos porcentuales (de 31% a 27%) en el área de OCDE entre 2009 y 2016. Aunque esta reducción se compensa en muchos países con un incremento en créditos fiscales para I+D, a los gobiernos todavía se les puede dificultar conducir las actividades de investigación e innovación en la dirección estratégica deseada.

También subsisten desequilibrios de género significativos en la ciencia y la innovación, en un momento donde surge la diversidad en la fuerza laboral para lograr las MDS. Los factores estructurales muy arraigados, incluidos los estereotipos de género y las trayectorias profesionales en la investigación que son desfavorables para la vida familiar, son en gran medida los causantes. La mayoría de los países han incorporado la diversidad de género como objetivo clave en sus planes nacionales de CTI. No obstante, las iniciativas de políticas siguen fragmentadas y se necesita un enfoque de largo plazo más estratégico y sistémico.

Los gobiernos podrían beneficiarse con la adopción de tecnologías digitales en el diseño, implementación y monitoreo de las políticas de CTI. Herramientas como los macrodatos (big data), las normas de interoperabilidad y el procesamiento del lenguaje natural pueden ofrecer a los gobiernos datos más minuciosos o granulares y oportunos para apoyar la formulación y diseño de las políticas. Al enlazar diferentes conjuntos de datos, estas herramientas pueden transformar la base empírica para la política de CTI, y ayudar a demostrar las relaciones existentes entre el gasto en ciencia e innovación y los resultados del mundo real. Pero el monitoreo de la contribución de la CTI a las MDS globales y multidimensionales sigue siendo complicado y requerirá de nuevos avances en las estadísticas y los indicadores.