En muchas instituciones públicas, la productividad depende no solo de la carga de trabajo, sino también de si las tareas se asignan de acuerdo con las capacidades y la especialización de los funcionarios públicos. Este documento presenta evidencia de un ensayo controlado aleatorizado (ECA) realizado por los investigadores Alipio Ferreira y Sandra Cermeño León en colaboración con el IPA y el Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental (OEFA). 

El estudio evaluó si la asignación automatizada de expedientes de infracciones ambientales mejora el desempeño de los analistas responsables de los procedimientos de sanciones administrativas. La hipótesis planteada fue que, al considerar variables como la complejidad de cada caso, el riesgo de caducidad, los tiempos de procesamiento estimados y la capacidad disponible de los analistas, el algoritmo optimizaría la productividad esperada distribuyendo la carga de trabajo de manera equilibrada y reduciendo la acumulación de expedientes próximos a caducar. El estudio evaluó dos intervenciones: la primera sustituyó la asignación discrecional por parte de los supervisores por listas generadas por un algoritmo; la segunda mantuvo la asignación de expedientes por parte de los supervisores, pero añadió fechas de finalización sugeridas para facilitar la organización del trabajo. 

Los resultados muestran que la asignación automatizada mediante algoritmo redujo la probabilidad de finalización a tiempo en 5 puntos porcentuales, en comparación con un promedio del 40 % en el grupo de control. Por el contrario, mostrar fechas sugeridas aumentó la probabilidad de finalización a tiempo en aproximadamente 4 puntos porcentuales. No se observaron mejoras en las multas ni en las apelaciones. En resumen, sustituir la discreción gerencial por la asignación automatizada redujo la productividad, mientras que una herramienta de organización del trabajo más sencilla sí generó mejoras.

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