Herramientas conceptuales para la planificación del desarrollo inclusivo sustentable

Lucas Becerra, Hernán Thomas y Paula Juarez

1. Introducción

A lo largo de las tres últimas décadas, Argentina ha desarrollado significativas capacidades de investigación y desarrollo (I+D), en particular en términos de la dotación de recursos humanos altamente calificados. Sin embargo son evidentes el desfasaje entre esta acumulación de capacidades de producción de conocimiento y la restringida actividad científico-tecnológica orientada a la diversificación de la matriz productiva (Porta, 2016), el desarrollo acotado de nuevos sectores productivos (la ausencia de transformaciones tecno-productivas a lo largo de la matriz insumo-producto) intensivos en conocimientos (López et al., 2014), la escasa capacidad de resolución de problemas estructurales como el déficit de cuenta corriente (estrangulamiento externo), la baja tasa innovativa local^[1], la estabilización de un perfil exportador basado en el sector primario (Porta, 2016), y la limitada capacidad de generación de soluciones para los principales problemas sociales y ambientales del país (Thomas et al., 2012).

Sin embargo, esta dinámica “reciente” del régimen de producción y acumulación de Argentina no se ha mantenido constante desde fines del primer tercio del siglo xx. Es posible identificar, a lo largo de la trayectoria, diferentes momentos de integración/no-integración de las dinámicas de producción de bienes y servicios, las políticas industriales, las políticas de ciencia y tecnología (CyT), y a veces de innovación; las estrategias institucionales de desarrollo tecnológico (se explicitaron como artefactos discretos y sectores productivos completos) y el surgimiento de unidades de producción fomentadas por políticas públicas explícitas e implícitas (Thomas, 1999).

Así, es posible afirmar que el funcionamiento/no-funcionamiento de las políticas y estrategias de desarrollo tecnológico e industrial no es ajeno a las condiciones más generales del régimen de producción y acumulación. Como también sostener que el régimen general no es indiferente a la articulación de políticas industriales, científicas y tecnológicas ni a las estrategias desplegadas por distintos tipos de instituciones (gubernamentales, institutos de I+D, empresas públicas y privadas, cooperativas, universidades, sindicatos y otros ámbitos).

En tanto, la relación entre ciencia, tecnología, innovación y desarrollo se ha revitalizado en el discurso y la agenda política. Aún resta un desafío estructural, que abarca desde la renovación de los procesos de policy making (“formulación de políticas”) hasta la generación de nuevas capacidades e instrumentos de gestión. Y es en ese marco de discusión que se despliega este artículo, cuyo objetivo es abrir el debate sobre las definiciones conceptuales que organizan las políticas, las estrategias y las acciones de I+D en institutos nacionales como el INTA.

Desde una perspectiva tradicional del análisis de políticas públicas es posible identificar una serie de etapas sobre las cuales se elabora una política de ciencia, tecnología e innovación (CTI). Estas instancias son: a) establecimiento de la agenda, b) formulación o diseño de la política, c) toma de decisiones, d) implementación, e) monitoreo o evaluación y f) aprendizajes que permiten rever, corregir y ajustar los puntos a, b, c y d (United Nations Conference on Trade and Development [UNCTAD], 2017).

Ahora bien, cuando en este ensayo se afirma que se abrirá la discusión sobre las definiciones conceptuales se hace referencia al conjunto de nociones (pueden tener orígenes en cuerpos teóricos, aprendizajes empíricos, conocimiento “rutinizado”, protocolos de compras de adquisiciones y otros ámbitos) que son transversales a la definición de la agenda, la forma en que se diseña e implementa esta, se toman decisiones y se evalúa, y hasta la manera en que se aprende (definiendo la ontología de la política, que parte del universo de observables es pertinente o despreciable). En este sentido, preguntarse críticamente sobre la “conceptualización de las políticas públicas” implica una revisión profunda y holística de los procesos de policy making efectivos.

Para concretar esta propuesta, el artículo trabaja sobre dos racionalidades falaces: la “artefactual” y la “transferencista”, que emergen a partir de la estabilización del modelo lineal de innovación como marco conceptual de las políticas de CTI, de las instituciones que las implementan y de las prácticas cotidianas de los investigadores que pertenecen a aquellas. El modelo lineal de innovación, presentado por primera vez en el 1945^[2], se muestra como una secuencia lineal de acciones que comienza con inversión en ciencia básica y aplicada (realizada por el Estado) y concluye en el desarrollo de nuevas mercancías (de la mano de la acción de la empresa privada).

Luego de este primer momento crítico aparece una serie de momentos útiles para el diseño de estrategias de colaboración y participación en la producción de tecnologías, que tiene por objetivo comenzar a desandar esas racionalidades falaces.

En términos de la estructura expositiva, el lector encontrará cuatro secciones que se integran como capas sucesivas. El documento empieza con la explicación de un par de nociones básicas para el debate (“relaciones problema-solución” y “racionalidades”), continúa con la relación entre racionalidad artefactual y transferencista con el modelo lineal de innovación, luego presenta una estrategia (entre los posibles cursos de acción) para superar las limitaciones que plantean ambas racionalidades, y cierra con un conjunto de reflexiones analíticas y normativas.

2. Nociones clave para un debate conceptual

Dado que este artículo se desenvuelve en términos de una argumentación eminentemente teórica ligada a la construcción de argumentos estilizados, es razonable comenzar la fundamentación a partir de explicar un conjunto de definiciones teóricas y ontológicas iniciales.

El capítulo se inscribe dentro de un enfoque teórico denominado análisis sociotécnico (AST). El AST es un abordaje analítico-conceptual de corte constructivista y relativista (Thomas, 1999, 2008a, 2008b) constituido mediante la integración de herramientas teóricas provenientes de diferentes enfoques conceptuales: estudios sociales de la ciencia y la tecnología (Collins, 1985; Pinch y Bijker, 1987; Bijker, 1995), teoría del actor-red (Latour, 1989; Callon, 1992) y grandes sistemas tecnológicos (Hughes, 1986). Desde esta perspectiva, la sociedad es tecnológicamente construida, así como la tecnología es socialmente conformada. Tanto la configuración material como el propio funcionamiento de un artefacto se construyen como derivación contingente de las disputas, las presiones, las resistencias, las negociaciones y las convergencias que van conformando un ensamble heterogéneo entre actores, conocimientos y artefactos materiales. Si bien el AST se compone por más de 20 conceptos teórico-analíticos integrados, para este artículo haremos referencia solo a dos: a) relaciones problema-solución y b) racionalidades.

2.1. Relaciones problema-solución

Como parte del AST, las relaciones problema-solución permiten comprender cómo cada grupo social relevante (producto de la flexibilidad interpretativa) define su propio problema. Entre otros elementos, cada grupo social relevante caracteriza problemas según: a) sus conocimientos y saberes, b) las condiciones materiales de entorno y ambiente percibidas, c) su historia y experiencias previas, d) su situación socioeconómica y posicionamiento socioinstitucional, y e) su configuración ideológica. De aquí entonces –en la medida que existe más de un grupo social relevante construyendo sentido sobre un fenómeno o proceso– es posible afirmar que no existe “un problema” en singular, sino múltiples problemas que coexisten. Estos se relacionan entre sí y además se vinculan con determinadas configuraciones materiales: sistemas tecnológicos, artefactos singulares, regulaciones, prácticas de investigación, narrativas académicas y formas de hacer las cosas. Así, las relaciones problema-solución particulares –construidas por grupos sociales determinados– se integran en situaciones problemáticas como parte de una alianza sociotécnica (Becerra y Thomas, 2017).

Como concepto relacional, la noción de “relaciones problema-solución” permite comprender determinaciones entre las formas en que se definen los problemas y el conjunto de opciones –siempre limitadas– que emergen como soluciones. En otras palabras, desde el punto de vista del analista, la manera en que cada grupo social relevante define un problema implica el modo en que se construyen soluciones asociadas. Desde el enfoque del planificador, en forma simétrica, el tipo de construcción del problema que se plantea desde la política pública implicará el tipo de soluciones que serán diseñadas e implementadas.

Para clarificar con un ejemplo: cuando un problema se define por el déficit de un artefacto, entonces la solución se construye como la provisión de un artefacto que lo satisfaga. No tiene las mismas implicancias afirmar el problema “a esta comunidad le falta una perforación de agua” que “con esta comunidad se ha definido el escaso acceso al agua como una cuestión de alimentación y sanidad humana, producción vegetal y animal, y saneamiento”. El primer inconveniente lleva a la implementación de una acción para materializar una perforación, una bomba de agua y –en el mejor de los casos– una fuente de energía para alimentar esa máquina. El segundo conlleva diseñar sistemas de acceso al recurso con calidad suficiente para su consumo seguro, a crear sistemas productivos que permitan optimizar el uso del recurso y de instalaciones que les permitan a las comunidades disponer y controlar efectivamente un servicio básico de saneamiento. En función de cómo se plantea el problema se activan –al mismo tiempo que se eliminan alternativas– distintas soluciones posibles.

Desde el punto de vista ontológico, los “problemas” y las relaciones de correspondencia “problema-solución” pueden ser abordados como construcciones sociotécnicas. Entonces, como parte de los procesos de coconstrucción^[3], la forma en que se definen las relaciones “problema-solución” condiciona el conjunto de prácticas socioinstitucionales, las dinámicas de construcción de conocimiento, los procesos de aprendizaje, la generación de instrumentos organizacionales, y la formulación de políticas y de estrategias tecnoproductivas.

Ahora bien, es posible ampliar el alcance (scope) de las relaciones “problema-solución”, superar el nivel de los grupos sociales relevantes y pasar al análisis de la generación y la estabilización de relaciones al nivel de estructuraciones estables. Este concepto complementario brinda inteligibilidad en el nivel de las ideas estructurantes vinculadas a la configuración ideológica de sujetos y grupos sociales relevantes (por ejemplo, las teorías del desarrollo, las teorías sobre cambio tecnológico y demás): las “racionalidades”.

2.2. Ideología y racionalidades

La noción de racionalidad refiere a relaciones problema-solución que se estabilizan y naturalizan. A diferencia de las relaciones problema-solución que refieren a coordenadas espacio-temporales concretas, las racionalidades son acciones de inteligibilidad ideológica del propio sujeto y del mundo que lo rodea, que implican formas estabilizadas de identificación de un tipo o formato de problema –y, por lo tanto, de sus soluciones correspondientes– que permiten homogeneizar distintas situaciones en términos de parámetros comunes que le otorgan unicidad y sentido.

Durante el proceso social de producción de ideologías y de constitución ideológica de los sujetos se generan estructuraciones, algunas de ellas relativamente estables. Así se jerarquizan premisas, se encadenan criterios y se construye una inteligibilidad y una causalidad de lo existente. La forma de integración, el grado de elaboración de la constitución y la cohesión de algunas interpelaciones respecto de otras van determinando una estructuración orgánica. Las “racionalidades” son esas estructuraciones ideológicas. Como parte de estas, las racionalidades están naturalizadas en las prácticas de los sujetos y por lo tanto son invisibles a su propia acción racional^[4].

De aquí entonces se derivan dos explicaciones complementarias. Por un lado, las racionalidades no deben ser confundidas con la “razón” o con la “racionalidad occidental”, por ejemplo. Distintos grupos de sujetos operan de acuerdo con las determinaciones de “lo que es”, “lo bueno” y “lo posible” definido en la matriz de estas racionalidades. Las racionalidades determinan y funcionan de acuerdo con patrones de coherencia (del tipo “si A, entonces B”) internos, que se organizan parcialmente en forma deductiva (“si A, entonces B, C, D…”). Dentro de estos patrones se desarrollan criterios de evaluación (“si A, bueno; entonces Z, malo”). La lógica interna de estas racionalidades no depende exclusivamente de la “lógica” en abstracto, sino de los elementos que dan forma a las relaciones problema-solución. Esto es, una racionalidad está constituida por una o más relaciones problema-solución y permite reconstruir patrones de acciones estructuradas. Si, como indica Therborn (1987), las ideologías constituyen a los sujetos, es posible analizar sus prácticas mediante la producción de argumentos teórico-analíticos basados en las racionalidades.

Por otro lado, por su carácter “natural” (internalizado en el “sentido común” de los actores), las racionalidades solo pueden ser descriptas y explicadas –al igual que las ideologías– mediante una reconstrucción analítica. Así, su uso como noción analítica (y analizada) permite reconstruir la forma en que actúan, en este caso en el plano del pensamiento consciente, los actores y grupos sociales.

En este contexto, bajo ciertas circunstancias empíricas, las relaciones problema-solución embebidas en las racionalidades no verifican, sino que la situación problemática inicial persiste más allá de la implementación de soluciones. En otras palabras, la racionalidad indica “si A, entonces B”, pero aquello que ocurre en términos empíricos es “si A, entonces no B”. Luego, la forma de abordar “no B” es construyendo una nueva relación problema-solución en los mismos términos que la primera relación que no verificó. De esta manera, la racionalidad se impone pero en términos de una “falacia”, de un razonamiento que parece válido pero no lo es. Estas “racionalidades falaces” se construyen como marco de inteligibilidad para las prácticas de los grupos sociales en general y para los grupos de investigación en particular, tomando forma material en tecnologías artefactuales, procesos y formas de organización (el sistema de evaluación, el sistema de financiamiento o los instrumentos de política pública, entre otros ejemplos).

Los procesos estructurantes de producción de racionalidades son materiales en al menos dos sentidos: a) la racionalidad ordena la acción y b) la acción tiene un rol generativo sobre la materialidad; la matriz material se modifica, en parte, de acuerdo con racionalidades que se vuelven estructurantes.

El proceso ideológico de estructuración de racionalidades “en” los sujetos “otorga” sentido a las diferentes acciones que diseñan e intentan ejecutar los actores a fin de lograr los objetivos establecidos. Por ejemplo, en la definición de programas, proyectos y líneas de investigación o en la redacción de formularios para presentación a financiamiento o informes de actividades, hasta la forma –considerada “legítima”– en la cual un investigador o investigadora desarrolla su práctica cotidiana. Claro está, cuando esas racionalidades son falaces, las acciones que parecen “estratégicas” o “bien diseñadas” o “planificadas” fracasan, o solo resultan exitosas producto del azar, de la serendipia.

3. Modelo lineal de innovación y las racionalidades “artefactual” y “transferencista”

Dos tipos de racionalidades resultan de especial interés en este trabajo, en particular, porque permiten dinamizar la discusión sobre las definiciones conceptuales que organizan las políticas, estrategias y acciones de I+D en institutos como el INTA: a) la racionalidad artefactual y b) la racionalidad transferencista.

El análisis de este tipo de elementos se inscribe dentro de los estudios sobre ciencia, tecnología y sociedad. Solo por mencionar algunos casos, se encuentran los trabajos sobre “capacidad de cálculo” y la modelización de actores económicos en términos de “agentes racionales” (Callon, 1992), el rol de los economistas y el carácter performador de la teoría económica sobre las prácticas mercantiles, especialmente comerciales y financieras (Callon et al., 2007; MacKenzie et al., 2007), y la materialidad de los mercados (maquinarias, computadoras, la corporeidad de los actores económicos, las redes de comunicación y las pantallas de información, entre otros elementos) relacionada con las agencias de los actores humanos y no-humanos (Callon, 1992; Callon et al., 2007; MacKenzie, 2009). En estos trabajos se presenta la existencia de una necesaria relación entre construcciones ideológicas (como las racionalidades) y sistemas materiales (tecnologías de producto, proceso y organización).

En este nivel de análisis es posible afirmar que existe una relación de “coconstrucción” entre las racionalidades aquí presentadas en el modelo lineal de innovación (Bush, 1945).

El modelo lineal de innovación plantea la existencia de una secuencia causal, necesaria y suficiente que explica el desarrollo de nuevos conocimientos, productos y procesos productivos que mueven hacia adelante la “frontera tecnológica” y, con ella, el bienestar social. Esta secuencia inicia en la investigación básica, que da lugar a investigaciones aplicadas, las que a su vez generan nuevos prototipos, formulaciones y modelos únicos, que luego son producidos a escala y finalmente son comercializados.

El modelo considera que la investigación básica (y la aplicada) conlleva un alto riesgo y una significativa tasa de fracasos (lo que la vuelve poco atractiva en términos de rentabilidad económica mercantil) y, por lo tanto, debe ser financiada por el Estado.

Los resultados de estas primeras dos instancias luego se transfieren al sector privado, que realiza su parte de la inversión en las etapas de producción de prototipos, la producción a escala y la comercialización, las cuales sí son consideradas rentables. Esta rentabilidad de los últimos eslabones del modelo garantiza que el sector privado adopte los desarrollos financiados por el sector público. Este proceso lineal, unidireccional y acumulativo, finalmente, les difunde los beneficios generados por la “investigación científica” a los consumidores y usuarios finales (Diagrama 1).

Diagrama 1: Modelo conceptual fundante de organismos de CyT
(modelo lineal de innovación)

Fuente: Thomas et al. (2019).

Puesto en estos términos, el modelo lineal de innovación responde a un par relación problema-solución bien definido. El problema se construye de la siguiente manera: ¿cómo integrar a la comunidad científica (más específicamente, sus prácticas de construcción de conocimiento) en una secuencia de producción de valores de cambio? La solución: a partir de desplegar un proceso lineal insumo-producto basado en la división técnica del trabajo (al igual que se producía cualquier mercancía bajo el modelo de producción fordista dominante en la década del cuarenta del siglo xx).

Si bien el modelo lineal de innovación tiene por objeto construir un sistema por el cual el “conocimiento científico” se transforma en nuevos bienes y servicios útiles para la sociedad, en la práctica, el modelo opera generando un conjunto de “dinámicas estructurantes”.

En primer lugar propone una clara división técnica del trabajo tecnocognitivo entre distintos actores que componen los sistemas de producción de conocimiento y de producción de bienes y servicios. Determina escisiones entre instituciones especializadas en hacer ciencia básica y otras en hacer ciencia aplicada (logrando prototipos), y construye al sector productivo como un conjunto de agentes que “adoptan” (vía acciones de “transferencia” y “difusión” o “extensión”) ese conocimiento.

Para ilustrar esta situación: el sistema de CyT de Argentina claramente se presenta como cristalización de este proceso. En términos de divisiones institucionales, nuestro país posee organismos que se encargan –casi exclusivamente– de financiar ciencia básica y aplicada (el CONICET y la Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica [ANPCYT]) y organismos que componen actividades de investigación, extensión y transferencia (el INTA, el INTI y las universidades nacionales). Del lado de la “demanda de conocimiento” existen unas pocas empresas privadas que licencian conocimiento y –algo para celebrar– un creciente pero aún escaso grupo de organizaciones que recién en la última década han entrado significativamente en el radar de las actividades de CyT: cooperativas, movimientos sociales, sindicatos y ONG.

En un segundo nivel, el modelo lineal de innovación también construye escisiones al interior de las estructuras de funcionamiento de las instituciones de I+D. Incluso las instituciones que tienen como objetivo sustantivo un conjunto amplio de actividades de CyT y –en particular– de I+D (universidades, el INTA y el INTI) muestran al interior de sus estructuras organizacionales, en las funciones asignadas a sus integrantes, en la denominación de sus actividades (investigación, vinculación, transferencia, formación y capacitación) y hasta en la asignación de financiamiento, una división técnica del trabajo que sigue la pauta del modelo lineal de innovación. Este plano se retroalimenta con el primero porque esas “funciones” se desarrollan transversalmente a las instituciones que conforman el sistema de CyT.

En un tercer nivel, el modelo lineal de innovación genera un mecanismo de creación y generalización de materialidades en su forma artefactual. Se desarrolla desde y hacia los artefactos. Respecto de las infraestructuras, pone el acento en la adquisición de equipos (de ser posible, “los mejores”) y la construcción de laboratorios. En cuanto a los productos, el desarrollo de conocimiento adquiere al menos dos formas artefactuales posibles: el paper, el cual cristaliza conocimiento formal y es producido bajo estrictos “criterios de calidad” (ajustados a la pauta de producción provista por la revista internacional con referato a la cual el paper se envía y sus indicadores bibliométricos de “calidad”), y el “prototipo”, el cual materializa conocimiento formal y tácito en un formato “listo para transferir”.

Estas dinámicas estructurantes, que tienen más de 60 años de retroalimentación continua, se coconstruyeron con un par de “racionalidades” que como resultado generaron dos procesos concurrentes: en primer lugar reforzaron las dinámicas estructurantes y seguidamente reprodujeron en términos ampliados (construyeron “sentido común”) un conjunto de prácticas de producción de conocimiento ajustadas al modelo lineal de innovación.

3.1. La racionalidad artefactual

La primera racionalidad es la “artefactual”, que construye problemas (los de desarrollo económico, los de la agenda de I+D, los de empoderamiento de comunidades locales y los de emancipación, entre otros) como la ausencia o la incapacidad de acceder a “cosas” o artefactos. Esta forma de construcción de problemas conlleva un tipo definido de solución: la provisión de artefactos.

Este bucle artefactualista, que organiza las estrategias de I+D desde la generación de cosas, desde la producción de artefactos, aísla o invisibiliza los procesos por los cuales esos artefactos funcionan o no funcionan (Thomas, Becerra y Bidinost, 2019), y los tipos de organización que contienen artefactos, contienen procesos y en última instancia definen cómo se genera el excedente, cómo se lo apropia y cómo se generan dinámicas distributivas y de concentración de los recursos. Esas dimensiones quedan fuera de la ontología de los problemas a partir de la definición “artefactual” de la actividad de investigación y desarrollo. Así, la racionalidad artefactual opera el siguiente reduccionismo falaz: “Las tecnologías son artefactos”.

A partir de allí, la racionalidad artefactual o –mejor dicho– la “falacia artefactual” imprime disfuncionalidades en los procesos de diseño estratégico orientado al desarrollo inclusivo sustentable:

a) Promueve un diseño determinista tecnológico, en el cual la propia “obtención y difusión” de artefactos satisface las necesidades y resuelve los problemas, lo que genera una “ficción de solución”; el policymaker asume que el problema está resuelto, cuando en la práctica no es así.

b) Elimina de la praxis de diseño de políticas y de iniciativas de I+D otros tipos de tecnologías, como los procesos y las formas de organización, lo que restringe el espacio de planificación estratégica (dejando elementos clave para el plan por fuera del ejercicio de análisis y toma de decisiones).

c) No contempla en la concepción, el diseño y la implementación de las políticas de desarrollo los concretos vínculos que se construyen entre grupos sociales y tecnologías, lo que finalmente produce dinámicas de funcionamiento/no-funcionamiento inesperadas (inclusive, en muchos casos, agravando los problemas iniciales).

3.2. La racionalidad transferencista

La segunda racionalidad es la transferencista, la cual naturaliza como mecanismo de circulación de conocimientos y desarrollo tecnológico la producción de una interfaz entre el sector que “hace ciencia” y el sector que “produce bienes”.

Esta racionalidad construye una división sociotécnica del trabajo que se vuelve parte constitutiva de la propia matriz material de afirmaciones y sanciones (el diseño de instituciones, los mecanismos de evaluación, las métricas de desempeño de programas y otros aspectos) que –claro está– refuerza la racionalidad lineal. En términos estilizados, la racionalidad transferencista opera definiendo actores arquetípicos: los “investigadores”, los “extensionistas”, los “vinculacionistas o transferencistas”, los “funcionarios públicos o policymakers” y, por supuesto, las “empresas”. A cada tipo de actor se lo dota de “una función y soporte material” que registra la acción:

1. Los “investigadores” tienen por función “generar nuevo conocimiento”, “inédito”, que se materializa en producciones “científicas” teóricas (los papers, los libros, las ponencias y demás herramientas) o aplicadas (nuevos materiales, nuevos productos a escala de prototipo, y nuevas técnicas de producción y medición, entre otras).
2. Los “vinculacionistas” tienen por función “transferir” ese conocimiento nuevo a un productor que permita completar el ciclo del modelo lineal y “convierta” el prototipo en un bien final.
3. Los “extensionistas” tienen por función llevar el conocimiento generado por “la academia” a “la comunidad”. Esta transferencia se da en formato de proyectos específicos que buscan “acercar la universidad al territorio” o, más comúnmente, en formato de capacitaciones cuyo objetivo es “generar nuevas capacidades de uso”.
4. La función del “funcionario público” es un poco más amplia debido a que responde al escalafón organizacional que ocupa. Sin embargo, en términos estilizados, en el sistema de CyT, el policymaker concentra su función en asignar financiamiento (siguiendo al pie de la letra lo que indicaba Bush). Así, los procedimientos, los formularios y las normas de asignación de recursos son su soporte material.
5. Finalmente, la racionalidad transferencista les asigna a las “empresas” la función de convertir conocimiento en bienes (lo que la literatura sobre innovación denomina “capacidad de absorción”). Obviamente, en bienes que se producen para ser intercambiados y obtener beneficios: “las mercancías”.

La capacidad de construir sentido y materialidad de la acción que tiene esta racionalidad la dota de carácter performativo sobre los modos de generar conocimiento, la definición y el papel de los usuarios esperados de ese conocimiento, y la producción de métricas de evaluación y validación de las acciones, y –por supuesto– define cómo esto se traduce (se asignan sentidos) en términos de desarrollo (nacional, territorial, sectorial, inclusivo y sustentable, resiliente o como sea llamado en el momento sociohistórico en que este concepto se despliega).

El “único problema” que tiene la racionalidad tecno-cognitiva lineal es que no funciona en los propios términos que dice funcionar. El paper no se traduce en nuevos productos, procesos o políticas públicas. Las tecnologías que se obtienen a escala de prototipo no alcanzan la producción industrial, las capacitaciones no generan capacidades, y el financiamiento no se transforma en conocimiento social y ambientalmente útil.^[5]

Así planteados, los problemas que esta racionalidad falaz imprime al proceso de planificación son evidentes.

4. Planificación y participación para el desarrollo inclusivo sustentable

Los procesos de cambio tecnológico que generan dinámicas de desarrollo no son lineales ni responden a relaciones causales necesarias y suficientes. Por el contrario, en ellos predomina un alto grado de incertidumbre. No responden a secuencias “lógicas” entre “elementos homogéneos”.

En cambio prevalecen relaciones heterogéneas y no-lineales: es imposible establecer a priori una cadena causal lineal, unidireccional, necesaria y suficiente. Los conocimientos implicados en las dinámicas innovativas –lejos de restringirse a científicos “básicos y aplicados”– abarcan una diversidad que comprende desde el sentido común, saberes consuetudinarios y ancestrales, costumbres y hábitos hasta una enorme diversidad de conocimientos de orden tácito. Nuevas explicaciones sobre procesos sociocognitivos que se constituyen en dinámicas de innovación y cambio tecnológico han sido propuestas: la noción de tecnociencia (Latour, 1989; Callon, 1992; Dagnino, 2008), los marcos tecnológicos y los ensambles sociotécnicos (Bijker, 1995), las arenas transepistémicas (Knorr Cetina, 1996) y los conocimientos horizontales (Shinn, 2000).

El desarrollo de nuevas tecnologías –todas ellas– que llegan a constituirse en soluciones económicas, políticas, sociales o ambientales (con carácter de mercancía, de bienes sociales, públicos o estratégicos) depende de la integración de conocimientos, prácticas y materialidades heterogéneas. En otras palabras, todo proceso de funcionamiento/no-funcionamiento de un artefacto o sistema tecnológico es el resultado de una dinámica de coconstrucción sociotécnica. Estas dinámicas en parte son autoorganizadas y planificadas. Esta planificación, en ciertos casos, integra a los usuarios (sus saberes, prácticas, gustos, deseos y demás costumbres) en forma pasiva (como meros consumidores) y pocas veces de manera activa (como tomadores de decisión efectivos sobre la dirección del cambio tecnológico). La integración de prácticas de codiseño en estrategias de innovación y cambio tecnológico en el campo del desarrollo inclusivo y sustentable necesariamente requiere de un ejercicio de ampliación del control sobre los procesos de coconstrucción, que de otro modo serían todos autoorganizados.

Claro está, la pregunta es sobre el cómo: ¿cómo se despliega un proceso de planificación que supere las restricciones impuestas desde las racionalidades artefactual y transferencista? En el Diagrama 2 se condensa un modelo de planificación dinámica que combina aportes de la planificación estratégica situacional y el análisis sociotécnico, y que en un mismo “modelo” integra diferentes niveles de participación y diseño de soluciones sistémicas. En los siguientes dos acápites explicaremos sus elementos constitutivos.

Diagrama 2: Modelo de planificación dinámica participativa orientada al diseño y la implementación de sistemas tecnológicos sociales

Fuente: elaboración propia

4.1. Planificar en clave de dinámicas problema-solución

La planificación basada en la resolución de problemas se construye sobre una perspectiva situacional (Matus, 1987), dinámica y sociotécnica (Becerra, 2020). Este tipo de planificación se elabora a partir de relevar y responder los supuestos de la planificación estática.^[6]

En primer lugar, el futuro de las sociedades no es previsible. Esto se explica porque el sistema social es un sistema “no-estructurado”. La no-estructuración imposibilita a un sistema matemático estocástico predecir qué es lo que ocurrirá. Es por esto que la planificación dinámica y constructivista se orienta a definir un futuro, una “situación objetivo”, y construir una trayectoria de acciones (operaciones) necesaria para lograr ese lugar de llegada.

Puesto así resulta evidente que el planificador se encontrará ante resistencias generadas ya no por “agentes”, sino por “actores”^[7]. Esos actores –diversos y heterogéneos– también planifican y tienen sus propios futuros deseados. Y, como si fuera poco, distintas bases materiales de afirmaciones y sanciones (Therborn, 1987) pueden jugar en favor o en contra de nuestra planificación.

La planificación se encuentra dentro de un sistema conflictivo/cooperativo y, por lo tanto, la situación debe ser planteada en términos de un sistema dinámico que pueda lidiar con aquellas resistencias que podemos prever y con las que emergerán como resultado directo de la implementación del plan. La planificación se realiza “con otros” y “en contra de otros”.

Para esto, la planificación dinámica no se desarrolla sobre temas o sectores, como suele recortar la racionalidad lineal identitaria, sino que se realiza en términos de problemas que se vinculan entre sí: una “situación problemática”. A esta se la corresponde con una situación objetivo que, si es diseñada correctamente, resultará en una solución sistémica de los problemas identificados (en este modelo se plantea a la situación objetivo como un “sistema tecnológico social”, que se desarrolla en el siguiente acápite).^[8]

Ahora bien, ¿quién define los problemas? Esta pregunta es organizadora de la planificación debido a que constituye el primer paso de la planificación orientada al desarrollo inclusivo sustentable. Quienes participen en la definición de problemas son quienes en última instancia construirán la agenda de la acción de la política pública. Un proceso de codiseño y jerarquización de la agenda de problemas (situados, delimitados bajo coordenadas espacio-temporales) es necesario para lograr un plan de desarrollo virtuoso.

¿Por qué es necesario abrir la participación en la definición de la agenda de problemas? Porque desde el punto de vista epistemológico es posible afirmar que:

1. Los “problemas” no son universales, sino situados: cada grupo social relevante construye problemas en forma diferente.
2. El conocimiento utilizado en los procesos de construcción de problemas es en parte codificado y en gran medida tácito.
3. La configuración de los problemas condiciona el funcionamiento y la pertinencia de la solución correspondiente.
4. El accionar problem solver (solucionador de problemas) condiciona el conjunto de prácticas socio-institucionales y, en particular, las dinámicas de aprendizaje y la generación de instrumentos organizacionales.

La ampliación del espacio de la toma de decisiones implica un “primer nivel de participación” a partir de integrar en la agenda de problemas a aquellos que el modelo lineal de innovación llama “usuarios”, pero que para una conceptualización basada en el codiseño son parte del grupo de desarrollo tecnológico, al cual puede estar compuesto por investigadores, unidades de producción, funcionarios públicos, miembros de organizaciones de base y otros ámbitos.

La composición de ese grupo de trabajo se define en función del lugar donde el plan se desarrolla y en términos de ¿cuál es el problema sistémico que se busca solucionar?^[9] Para definir esos problemas, obviamente, antes es necesario especificar una intención de la acción del policy. ¿Qué conjunto de problemas generales voy a tratar de atender?: problemas de acceso al agua, problemas del impacto de malas prácticas agronómicas en la salud humana, políticas de desarrollo de vacunas o políticas de desarrollo de nuevos cultivos.

Ahora bien, los problemas no son naturales, no están ahí, evidentes a los sentidos, sino que hay que construirlos. Dos preguntas son de especial interés: ¿cómo se procesan los problemas?, y ¿qué es un problema y qué no?

En general, los problemas se “mal presentan” como falta de artefactos o como disfuncionalidades de las soluciones. Claro está, porque la inercia conceptual lineal tiende a codificar los problemas en términos de las racionalidades artefactual y mercantil. Es necesario generar capacidades institucionales y comunitarias (segundo nivel de participación) en el procesamiento de problemas.

Para dar un ejemplo: “¿cómo hacemos para que funcione el biodigestor?” es una mala pregunta. Eso no es un problema, porque este está relacionado con dinámicas de acceso a la energía. Si se monta una secuencia de problemas y soluciones a partir del no-funcionamiento de una solución, la planificación se aleja de los problemas iniciales de ese territorio, de ese productor y de esa comunidad, y se envuelve en una dinámica donde “el problema” es “¿cómo solucionar las disfuncionalidades de las soluciones implementadas?”. Evitar los equívocos en la comprensión del problema requiere generar capacidades institucionales y comunitarias en el procesamiento de problemas. Poder procesar problemas es el resultado de una instancia de formación analítica, capacidad tal que les permite a los agentes procesar esos problemas situados. ¡No es una capacidad natural! Nadie nace sabiendo cómo procesar problemas, esto no ocurre “mediante la aplicación de sentido común”.

La contracara necesaria de la ampliación de la participación en la definición de problemas es la construcción de espacios más democráticos en el diseño de soluciones (situadas, adecuadas sociotécnicamente). ¿Quién diseña soluciones? es la pregunta que sostiene el tercer nivel de participación.

La planificación situacional para el desarrollo inclusivo sustentable requiere de la no-tercerización ni exteriorización de la implementación de soluciones codiseñadas en el punto anterior. Los “profesionales y técnicos” no deben retirarse al momento de la implementación. El cuarto nivel de participación radica en el principio de “simetría en la participación” e implica que todos los actores que conforman los grupos de planificación (funcionarios, productores, vecinos y demás involucrados) ejecutan en forma conjunta las operaciones inherentes a la implementación. No se terceriza la solución tecnológica puesta en acto. La implementación no es un “problema del usuario” o de los grupos amplios de participantes, sino que es un problema de todos, del grupo de trabajo.

Es un problema conceptual de la planificación estándar separar la instancia de diseño de la de implementación. Al hacerlo, una parte importante del proceso de aprendizaje se pierde. En términos de Matus, del nivel táctico operacional surgen los ajustes y las correcciones del plan. Y es esto último lo que lo vuelve dinámico.

Finalmente existe un quinto nivel, que es ¿a quién se integra? Esta es una pregunta típica de una acción de diseño de estrategias de poder, que en términos concretos es ¿a quién se integra en la definición de los problemas? La participación es una definición estratégica del plan, puede construir o destruir poder. No se deben integrar actores en una estrategia de planificación de desarrollo territorial inclusivo sustentable sin tener en cuenta el rol concreto de ellos, si van a jugar a favor o en contra del plan, si van a obstruir o viabilizar soluciones, o si ejercen un poder lo suficientemente significativo como para generar tracción de la agenda de problemas hacia un lugar que en la práctica deja de lado a otro conjunto de actores. Definir, construir estratégicamente quién participa y quién no participa es parte de la planificación.

Pero ¡cuidado!: una planificación más participativa e inclusiva no alcanza –no es condición suficiente– para llevar a cabo planes de desarrollo inclusivo. Es necesario planificar esa participación, esas agendas de trabajo en términos de dinámicas de desarrollo inclusivo sustentable amplio; abrir los espacios de acción tendiendo a que las agendas de trabajo inicialmente se orienten a la definición de problemas sistémicos y la construcción de soluciones del mismo alcance. Para esto es imperioso planificar en términos de sistemas tecnológicos sociales (STS) (Thomas, Juarez y Picabea, 2015).

4.2. Planificar en clave de dinámicas de desarrollo inclusivo sustentable amplias

Los STS son sistemas sociotécnicos heterogéneos (de actores y artefactos, de comunidades y sistemas tecnológicos) orientados a la generación de dinámicas de inclusión social y económica, la democratización de la toma de decisiones tecnológicas y el desarrollo sustentable. Implican acciones de diseño de productos, tecnologías de organización y procesos productivos focalizados en relaciones problema/solución inclusivas, adecuados para:

1. La socialización de los bienes y los servicios.
2. La democratización del control y de la toma de decisiones.
3. El empoderamiento de las comunidades de productores y usuarios.

Los STS tienen por objetivo cumplir en simultáneo cuatro requerimientos, los cuales son condición necesaria para dinamizar procesos de desarrollo inclusivo sustentable:

1. Igualación de derechos.
2. Dignificación de las condiciones de existencia humana.
3. Generación nuevos espacios de libertad y justicia.
4. Mejora de la calidad de vida.

La agenda de problemas –y, por lo tanto, la agenda de soluciones– requiere ser escalada en términos ontológicos: las soluciones tienen que superar la instancia de la artefactualidad dejando de lado la racionalidad que construye soluciones puntuales, paliativas e inorgánicas. Cuando es posible construir una dinámica de planificación dinámica y sociotécnica que contenga los cinco niveles de participación mencionados y se logra una agenda de grandes problemas ontológicamente más amplia, pueden desplegarse procesos significativos y sustantivos.

En primer lugar, la interacción entre investigadores, funcionarios, comunidad y extensionistas reconstruye la agenda de problemas. La nueva agenda requiere de otros tipos de conocimientos, prácticas y artefactos, lo que constituye una tensión sobre las funciones y los roles previamente asignados. ¿Esto qué quiere decir? Que esa división técnica del trabajo que generó el modelo lineal de innovación se pone en crisis y por lo tanto es necesario replantear esos roles preasignados de investigador, extensionista y funcionario, para ir hacia funciones híbridas, hacia un rol de producción de conocimiento no situado en términos del rol institucional, sino de la necesidad de creación de conocimientos. Porque este proceso no produce “conocimiento” (en singular), sino “conocimientos” (en plural).

El proceso de cambio no queda “suspendido” en el nivel del discurso o el conocimiento “en abstracto”. Ocurre en la práctica concreta, se materializa en sujetos. Hay sujetos concretos, hay personas concretas que se vuelven híbridas, que empiezan a pensar como investigador, funcionario, comunidad y extensionista, y por lo tanto dejan de tener una acción de resolución de problemas vinculada a su función inicial y empiezan a conceptualizar problemas y soluciones en términos de un espacio más diverso de conocimientos, de prácticas, de diseños tecnológicos, de formas de discurso y de formas de interacción con otros.

En segundo lugar, este proceso de hibridación tiene tantas materialidades como sujetos intervinientes, ya que esos sujetos híbridos no son iguales entre sí, sino que son distintos: hay algunos que se hibridan más del lado ingenieril, otros que se hibridan más del lado práctico y otros que se hibridan más del lado social. Todos tienen características que los distinguen; por eso, la práctica del desarrollo inclusivo sustentable –con integración de actores heterogéneos– implica la construcción de grupos de trabajo. No son sujetos individuales quienes llevan adelante estos procesos, son grupos de trabajo fomentados, financiados, sostenidos y premiados desde las instituciones porque hacen ese tipo de actividad.

En tercer lugar es imprescindible identificar, en esos grupos de trabajo, quiénes son sujetos de aprendizaje. No todas las personas que se integran o se sumen a mesas de trabajo o a colectivos de trabajo heterogéneos son sujetos de aprendizaje, en el sentido de su capacidad para hibridar conocimiento, procesar problemas y generar empatía con otros. Hay algunos investigadores y extensionistas, funcionarios públicos, miembros de comunidades originarias, de productores, de asociaciones, de cooperativas, del INTA, del INTI o del CONICET que son sujetos de aprendizaje. Por lo tanto, una parte importante del diseño del plan es detectar y fomentar esos sujetos de aprendizaje, que se encuentran tanto en la institución como en los territorios.

Esos sujetos de aprendizaje, ¿por qué se caracterizan? Porque tienen una praxis orientada a la resolución de problemas, poseen una capacidad para jerarquizar problemas. Por supuesto, esas capacidades no les son innatas, sino que a lo largo de su trayectoria han aprendido a desplegar estrategias tácitas o formales que les permiten jerarquizar problemas.

Esos sujetos de aprendizaje dinamizan procesos de aprendizaje, aprenden de y con otros, desarrollan soluciones innovadoras, se exponen a situaciones de tensión epistémica, en las cuales ponen en tensión su propio acervo de conocimiento, construyen empatía y buscan destruir el comportamiento conformista.

Romper con las racionalidades artefactuales y transferencistas implica diseñar e implementar planes de desarrollo “en” los territorios “con” alto grado de participación y para esto es necesario generar colectivos de sujetos de aprendizaje, porque un sujeto de aprendizaje aislado no funciona. Estos colectivos, en última instancia, lo que van a permitir es quebrar la relación lego-experto, la dinámica top-down (arriba-abajo) de diseño y toma de decisiones, el proceso puntual (artefactual) de determinación de problemas.

En última instancia –en términos de planificación estratégica– es necesario construir dinámicas de cambio sociotécnico basadas en interacciones sociocognitivas sistémicas. Donde los colectivos de aprendizaje logren movilizar diferentes organizaciones (institutos de I+D, universidades, cooperativas, empresas, ONG y organismos gubernamentales) y grupos de usuarios hacia la generación y circulación de aprendizajes, conocimientos, relaciones problema-solución y capacidades (Becerra y Thomas, 2017) (Diagrama 3). El aprendizaje^[10] es un resultado primario de la dinámica interactiva entre diferentes grupos sociales, pero también entre grupos sociales y tecnologías (productos, procesos y organización).

Diagrama 3: Modelo interactivo sociocognitivo

Fuente: Becerra y Thomas (2017)

En la dinámica general del modelo interactivo sociocognitivo, los procesos de cambio se explican por la libre circulación del conocimiento y las interacciones fluidas entre los diferentes actores del sistema, lo que impulsa la generación de aprendizajes y capacidades a partir de una participación amplia y abierta en la construcción de problemas y la democratización de las soluciones. En su versión ideal, la maximización de los procesos de interacción asegura la creación de nuevos aprendizajes y, por extensión, procesos de cambio sociotécnico sostenibles en el tiempo, orientados a satisfacer las necesidades y los requerimientos tecnocognitivos de las sociedades.

5. Reflexiones finales

Actualmente, los países de América Latina muestran alarmantes índices sociales y económicos, así como altos niveles de riesgo ambiental. Lejos de disminuir, la desigualdad, la marginalidad, el desempleo, la pobreza y la violencia social tienden a aumentar y profundizarse. Enormes proporciones de la población (oscilan entre el 20 % y el 50 %, según los diferentes países y los indicadores) viven en condiciones de exclusión, signadas por un conjunto de déficits: habitacional, sanitario, alimentario, educacional, y de acceso a bienes y servicios (ONU, 2015). En Argentina, según datos del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INDEC)^[11], en el primer semestre de 2021, el 40,6 % de la población vivía bajo la línea de pobreza, mientras que la tasa de indigencia alcanzaba el 10,7 %.

Sin embargo, estas características socioeconómicas de nuestro país no siempre han sido iguales. A diferencia de otras naciones de la región (las cuales han mostrado graves problemas de subdesarrollo, pobreza de ingreso y exclusión de los servicios públicos), el caso argentino tiene la particularidad de haber sufrido un proceso de downgrading (degradación) de su matriz tecnoproductiva desde mediados de la década de 1970, que destruyó una parte significativa de las actividades industriales que ocupaban mano de obra calificada y motorizaban dinámicas de cambio tecnológico e innovación local (Thomas, 1999; Gianella y Thomas, 2005).

En particular, en los noventa, Argentina sufrió la vigencia de la teoría (racionalidad) neoclásica del derrame: la acumulación económica inicial generaría “naturalmente” la distribución del ingreso y, con ella, la inclusión de los excluidos y el desarrollo de los subdesarrollados. Luego, una versión más neo-schumpeteriana de la teoría del derrame incorporó, en las políticas de CyT implementadas, la idea de la innovación como motor de esa acumulación: las innovaciones generarían rentas extraordinarias mediante la inserción de la competitiva producción nacional y regional en fluidos mercados globalizados. Complementariamente, los esfuerzos locales en CyT generarían nuevos productos y procesos que alcanzarían con sus beneficios –en términos de mejores prestaciones, aumento de la productividad, generación de empleos “de calidad” y menores costos– al conjunto de la población.

Lamentablemente, estos postulados optimistas no se verificaron en la práctica en función de derrame de la riqueza, de distribución de los beneficios por innovación ni de diversificación de la matriz tecnoproductiva. El aumento de las inversiones públicas locales en I+D no se tradujo en una alteración sustantiva de la trayectoria de innovación tecnológica ni alcanzó a beneficiar a los usuarios potenciales calculados^[12]. Durante todo ese período, al igual que en la trayectoria previa, las racionalidades artefactual y transferencista fueron una constante. Son esas racionalidades las que se mantienen invariables, las que en forma invisible y perversa dan continuidad a la política pública, a las acciones de I+D y a las “estrategias” de desarrollo de conocimiento.

Una visión crítica de la dinámica científica y tecnológica es fundamental para evitar las típicas soluciones prefabricadas, “universales” y políticamente “neutrales” derivadas de las racionalidades artefactuales y transferencistas. El campo de la ciencia, la tecnología y la sociedad (CTS) puede desempeñar un papel clave en un programa de aprendizaje destinado a resolver los problemas sociales y ambientales de nuestras comunidades.

Si se logran consolidar planes estratégicos dinámicos y sociotécnicos, participativos y orientados al desarrollo de STS orientados por grupos de aprendizaje interactivo colaborativo, entonces se estará más cerca de romper las racionalidades artefactual y transferencista.

Si institucionalmente se logra esto, se podrá visualizar un sendero en el cual la planificación de las dinámicas de desarrollo inclusivo sustentable y las estrategias de participación generarán mejores resultados en términos de igualación de derechos, construcción de nuevos espacios de autonomía, libertad y justicia, mejoras en la calidad de vida, y modificaciones de las matrices tecnoproductivas hacia configuraciones más inclusivas y sustentables. Pero si no (si continúan las prácticas inerciales, derivadas de la racionalidad tecnocognitiva lineal)… ¡no!

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