Contrucción de Índices compuestos con IA: una práctica evaluativa desde El Salvador
Webinar (em inglês) | Online
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Organizado por:
Consultora Raíces, Investigación para el Desarrollo
Sobre o evento
Las personas participantes conocerán una experiencia práctica de construcción de índices compuestos con apoyo de inteligencia artificial en evaluaciones con limitaciones metodológicas reales — ausencia de línea de base, datos dispersos y recursos limitados. A partir de dos casos documentados en El Salvador, se reflexionará sobre cuándo y cómo la IA agrega valor metodológico genuino en evaluaciones mixtas, qué decisiones siguen siendo exclusivamente del juicio evaluador humano, y qué implicaciones tiene esto para la práctica del M&E en el Sur Global.
Orador/a
| Nome | Título | Biography |
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| Isis Muñoz Mundo | Licenciada en Relaciones Internacionales y Master en Desarrollo Territorial | Isis Muñoz Mundo es Licenciada en Relaciones Internacionales y Máster en Desarrollo Territorial, con diez años de experiencia en MEAL, planificación estratégica y cooperación internacional. Co-fundadora de Consultora Raíces – Investigación para el Desarrollo, ha colaborado con organizaciones del tercer sector, agencias de cooperación y el Sistema de Naciones Unidas. Su práctica integra métodos mixtos, herramientas digitales de análisis y tecnologías emergentes para fortalecer la generación de evidencia. |
Moderators
| Nome | Título | Biography |
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| Manuel Montano | Licenciado en Relaciones Internacionales y Maestro en Ciencia Política | Carlos Manuel Montano Acosta se desempeña como Gerente de Proyectos en Consultora Raíces, aportando experiencia en planificación, coordinación y seguimiento de iniciativas sociales con enfoque de derechos humanos. Su trayectoria profesional combina gestión operativa, articulación de actores, supervisión de procesos y producción de insumos técnicos para la toma de decisiones. Su formación en Relaciones Internacionales y Ciencia Política, junto con su experiencia en contextos complejos, fortalece una gestión de proyectos rigurosa, estratégica y comprometida con resultados de calidad |
Resumo
El caso mostró que construir un índice compuesto es una respuesta válida cuando un indicador carece de definición operativa. El IAMCS tradujo las cinco dimensiones del modelo casa saludable en criterios observables, ponderados y estandarizados (escala 0–100), permitiendo medir no solo si las familias adoptaban el modelo, sino con qué amplitud y profundidad. La IA (ChatGPT y Claude) agilizó la estructuración técnica, pero las decisiones de fondo —constructo, ponderaciones, umbrales e interpretación ética— quedaron en el equipo evaluador. La lección central: un índice empieza por la definición del constructo, no por la fórmula, y su credibilidad depende de la trazabilidad y de justificar cada criterio.
- Publicar en la plataforma la metodología, los insumos y los prompts utilizados, para consulta pública y replicabilidad.
- Aplicar la ruta metodológica (constructo → criterios observables → estandarización) en otras evaluaciones de la consultora.
- Reducir el número de subcriterios en futuros índices para simplificar el procesamiento de la información.
- Acompañar a la organización en el fortalecimiento de sus sistemas de monitoreo y línea de base para próximas fases.
- Mantener el uso crítico y ético de la IA: anonimización de datos y validación humana de toda salida.
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