Puesto en contexto, el concepto que define un
ecosistema de datos geoespaciales está relacionado con el marco político
institucional destinado a gestionar la conexión entre los organismos que tienen
relación con algún tema, aspecto o característica del territorio. Esto incluye
a la regulación de los requisitos para asegurar la estandarización, interoperabilidad
e integración de los conjuntos de datos provenientes de los sistemas de información
organizacionales, junto a los mecanismos destinados a la supervisión y control
de la inteligencia artificial (IA) relacionados con la analítica de datos, además
de las fuentes de datos y su marco de gobernanza, la infraestructura tecnológica
y las herramientas de análisis, con la finalidad de mejorar la toma de
decisiones basadas en la evidencia.
En resumidas cuentas de lo que se trata es conseguir el máximo aprovechamiento de los datos, a través de su aplicación en el diseño de políticas públicas más eficaces y transparentes, y con ello conseguir una mejora en la operatividad general de la administración pública y en la prestación de servicios a los ciudadanos. Para tal fin, es necesario eliminar las barreras para el intercambio y la reutilización de datos dentro del gobierno, siendo deseable asimismo establecer una sólida conexión entre los políticos que formulan las estrategias de gestión, los administradores o directivos que las implementan, y el sector privado, colegios profesionales y otros actores de la sociedad civil que reciben la prestación de las actuaciones de la administración en sentido amplio.
Con un ecosistema de datos se pretende salir de los usos meramente administrativos y transaccionales de los datos, poniendo el foco en la gobernanza de los datos y en una sistematicidad en el uso de la analítica de datos en el sector público. Por otro lado, el impulso a este tipo de iniciativas puede ofrecer una gran oportunidad para readecuar y/o completar la digitalización en los organismos que así lo requieran. Por esta razón, es bueno tener un conocimiento acabado del estado de situación de los datos y sistemas como punto de partida.
Para desarrollar un ecosistema de datos resulta clave resolver, en primer lugar, la política de cambio institucional -incluye a las personas, los organismos y sus procesos y sistemas-, que apunte a resolver la actuación disfuncional que generalmente toma la forma de trabajo aislado, fragmentado e inconexo, considerando para tal fin como principios rectores la cooperación, colaboración y coordinación interadministrativa (Principios CCC en la figura). El cambio en la cultura organizacional es lo más difícil de lograr y viene representada por la forma en que se hacen las cosas, los hábitos y las rutinas que modelan el comportamiento del personal, lo cual se convierte en una falta de flexibilidad y de adaptación al cambio. Por consiguiente, el cambio institucional lleva su tiempo y demanda una planificación y articulación extensiva, más teniendo en cuenta que se trata de una política estratégica a gran escala. En este punto, es necesario ejercer un liderazgo político continuo para determinar la marcha, dirección y resultados del cambio.
Después de todo esto, cabe reflexionar sobre las consecuencias que tienen estas políticas para los organismos catastrales. Indudablemente, se estará mejor preparado si ya se han dado pasos concretos con respecto a la transformación digital. Una de las cuestiones principales a abordar tiene que ver con el cumplimiento de las obligaciones ante el gobierno y la comunidad de usuarios en cuanto a aplicar, como ya se ha señalado, un marco para la gobernanza de los datos. Su alcance es amplio y comprende la responsabilidad como organismo productor de procurar, entre otras cosas: (i) una descripción detallada para los conjuntos de datos por la vía de un diccionario de datos; (ii) aplicar procesos de mantenimiento continuo para los datos; (iii) incorporar procesos de gestión de calidad para controlar la integridad, coherencia y exactitud de los datos y disponer de mecanismos para resolver inconsistencias con otros conjuntos de datos; (iv) adoptar estándares, tanto para los datos como para los servicios, a fin de facilitar la interoperabilidad e integración con otros conjuntos de datos; (v) utilizar metadatos para describir o documentar los datos para informar a las partes interesadas el contenido, propósito, extensión geográfica, escala, marco de referencia / proyección cartográfica, procedencia (proceso de producción), referencia temporal (actualidad), etc.; vi) facilitar la accesibilidad a los conjuntos de datos perfectamente individualizados a través del ecosistema y la infraestructura en forma persistente y actualizados; vii) establecer licencias de uso siguiendo, en lo posible, el concepto de datos abiertos; viii) presentar los conjuntos de datos en formatos de archivo reutilizables, que permitan a los usuarios el agregado de valor; ix) mantener puntualidad en la actualidad, para permitir usos en forma oportuna, por ejemplo, en casos de emergencia; y x) sostener la autoridad como custodio de los datos, en virtud de mandato asignado por ley, esto es los datos se recopilan una vez en la fuente auténtica y se ponen a disposición para su reutilización en múltiples niveles y aplicaciones. De esta manera, se busca evitar la proliferación de datos duplicados.
Como se podrá observar, estos aspectos de gobernanza del ciclo de vida de los datos son prácticamente los mismos que se presentan en las Infraestructuras de Datos Espaciales (IDEs), pero se diferencian de los ecosistemas de datos en el sentido que las primeras apuntan a facilitar el acceso y la integración de la información geoespacial, mientas que las segundas se orientan, además de eso, a la explotación de las fuentes de datos a través de diferentes métodos, técnicas y procesos de análisis.
Las herramientas de análisis van desde la aplicación de la estadística básica y la geoestadística, pasando por las funciones de análisis geoespacial tradicionales (ej: superposición, interpolación, buffers, etc.), hasta la extracción de datos mediante el aprendizaje automático y la aplicación de modelos predictivos basados en redes neuronales, entre otros. Es decir que la característica distintiva de este tipo de infraestructura técnico administrativa, es disponer de recursos especializados en materia de ciencia de datos a fin de extraer valor de los mismos para obtener información y conocimiento o, dicho con otras palabras, poner a los datos en acción. No se debe perder de vista el potencial del ecosistema para actuar en forma proactiva, fundamentalmente cuando se trata de problemas asociados a la dinámica de cambios de usos del suelo que impactan en el ambiente, la gestión de riesgos y la atención de emergencias ocasionadas por cuestiones originadas por el cambio climático u otros fenómenos naturales.
Para finalizar, los catastros pueden beneficiarse del ecosistema utilizando las herramientas de análisis que pueden ser empleadas de diversas formas, por ejemplo: para la extracción automática de objetos, para modelar el comportamiento del mercado inmobiliario y generar mapas de valores y para mejorar los procesos administrativos. En tanto que los catastros pueden aportar al ecosistema una capa de referencia o de datos fundamentales, hecho que resignifica su potencial para crear valor público que surge de su uso multipropósito, pero que a la vez implica un mayor compromiso para estos organismos en materia de gestión de los datos a nivel de totalidad (datos completos), consistencia, actualidad y calidad del recurso.
Fuentes consultadas:
Enrique, A. & Vázquez, N. (2024). Gobernanza de datos como base para una Administración Pública inteligente e innovadora. Una revisión de literatura. Documentos del INAP, Año 1 – N° 1. Ministerio de Desregulación y Transformación del Estado, https://publicaciones.inap.gob.ar/index.php/DOC/article/view/406/389
Kim, G.; Sacco Capurro, F.; León Miranda, J. C. & Santini, Juan F. (2025). Potenciando el poder de los datos: Cómo construir ecosistemas de analítica gubernamental en América Latina y el Caribe. Banco Mundial Blogs, https://blogs.worldbank.org/es/governance/potenciando-el-poder-de-los-datos--como-construir-ecosistemas-de
Solano, M.; Estévez, E. & Peralta A. (2025). Guía para el uso de la IA en el sector público en Argentina. CIPPEC (Centro de Implementación de Políticas Públicas para la Equidad y el Crecimiento), https://www.cippec.org/wp-content/uploads/2025/05/Guia-para-el-uso-de-IA-en-el-sector-publico-en-Argentina_2025.pdf
