Esta publicación es la primera parte de una serie de dos partes de nuestro Unidad de Evidencia de Ajuste Correcto sobre cómo los financiadores y los implementadores deben pivotar sus sistemas de monitoreo y evaluación durante la crisis de COVID-19.

La crisis de COVID-19 ha cambiado la forma en que opera el sector del desarrollo. Muchos financiadores están trabajando con sus beneficiarios mientras modifican su programación de desarrollo habitual para adaptarse a la nueva realidad, ya sea transformando su trabajo en un modelo remoto factible o incorporando componentes específicos de respuesta al COVID-19, como mensajes sobre el distanciamiento social.

Pero cuando se trata de comprender el impacto, esta crisis global sin precedentes ha puesto a las organizaciones en un doble vínculo: obtener los datos de monitoreo correctos ahora es mucho más difícil, en el momento en que más se necesita. En respuesta, hemos visto a los financiadores tomar dos caminos diferentes: quitarle prioridad al Monitoreo, Evaluación y Aprendizaje (MEL) por completo, o pedirles a los beneficiarios que intenten hacer que su plan e indicadores MEL originales encajen con las nuevas actividades lo mejor que puedan. De hecho, ambos enfoques ponen en riesgo el impacto del programa.

En este momento de rápida adaptación, el aprendizaje deliberado es más importante que nunca. Los financiadores deben permitir y alentar a los beneficiarios a probar en el campo sus modelos adaptados, validar suposiciones y realizar mejoras rápidas.

En este momento de rápida adaptación, el aprendizaje deliberado es más importante que nunca. Los financiadores deben permitir y alentar a los beneficiarios a probar en el campo sus modelos adaptados, validar suposiciones y realizar mejoras rápidas.

Desarrollar un sistema MEL adecuado ahora es más difícil...

En tiempos de crisis, invertir recursos en sistemas MEL es probablemente una prioridad de segundo orden. Las organizaciones se esfuerzan por encontrar una manera de seguir ayudando a sus beneficiarios a medida que el contexto en el que operan cambia minuto a minuto. Los datos de monitoreo a menudo están lejos de sus mentes.

Además, recopilar datos en un mundo de distanciamiento social presenta serios desafíos. Muchas organizaciones han suspendido el trabajo de campo, cortando una fuente crucial de información sobre las necesidades de sus beneficiarios y cómo están funcionando sus programas. La mayoría necesitaría ayuda para cambiar a la recopilación remota de datos, ya sea a través de encuestas telefónicas, IVR, SMS u otros métodos.

...sin embargo, MEL es más crucial que nunca...

Hemos visto a los financiadores, que buscan brindar flexibilidad y una respuesta de emergencia rápida, sentirse tentados a eliminar cualquier expectativa de MEL para dedicar todos los recursos y el ancho de banda del personal a la programación. Sin embargo, la mayoría de estos modelos de implementación ajustados nunca se han probado antes, y muchos implementadores se están expandiendo a áreas de programación en las que tienen poca experiencia previa. En tales casos, lo más probable es que las primeras versiones de programación que prueben simplemente no funcionen.
 

Sin siquiera tener los datos para saber que los programas tienen un desempeño deficiente, los implementadores no podrían cambiar de rumbo, en un momento en el que las apuestas rara vez han sido más altas.

...y es poco probable que los planes MEL preexistentes sean adecuados.

Otros financiadores han pedido que los concesionarios sigan usando los planes e indicadores MEL preexistentes y los sigan lo mejor que puedan. Sin embargo, las suposiciones que son inmediatamente críticas para verificar en la programación adaptada a menudo son radicalmente diferentes del plan MEL original.
 

Por ejemplo, uno de los socios de IPA en África Oriental se está preparando para distribuir guías de aprendizaje en el hogar a los padres para que puedan involucrar a sus hijos en actividades de aprendizaje mientras la escuela está suspendida. La planificación anterior de MEL se centró en los maestros y las aulas, pero este nuevo enfoque nos exige probar un conjunto de suposiciones totalmente diferente. ¿Los padres realmente reciben las guías de aprendizaje? ¿Pueden leerlos y entenderlos sin guía? ¿Confían en la fuente? ¿Realmente llevan a cabo las actividades de aprendizaje y creen que son valiosas? La Unidad de Evidencia de Ajuste Correcto de IPA está ayudando a este socio a responder estas preguntas para que puedan identificar problemas, probar modelos alternativos y aumentar el impacto con el tiempo.

En una futura publicación de blog dirigida a los implementadores, ampliaremos los tipos de datos en los que los implementadores deben centrarse en las primeras etapas de su adaptación a la crisis.

Cómo los financiadores pueden fomentar el aprendizaje y la iteración

Ahora más que nunca, los financiadores deben dar a los beneficiarios espacio, tiempo y recursos MEL para probar rápidamente sus nuevos modelos y descubrir qué funciona y qué no. Animar a los beneficiarios a probar diferentes canales y modelos de entrega, por ejemplo, o comprometerse a hacer un balance de sus datos de monitoreo después de dos semanas de operaciones, envía un fuerte mensaje sobre la necesidad de una entrega basada en evidencia incluso bajo presión de tiempo.
 

Una vez que los concesionarios estén implementando nuevos programas, los financiadores deben esperar que los concesionarios recopilen datos de monitoreo lean para el seguimiento y la mejora continua. La recopilación de datos cuidadosamente elegidos sobre la calidad de la implementación y los cambios en el conocimiento y el comportamiento de los beneficiarios puede proporcionar una visión significativa y rápida sobre el desempeño del programa, que va más allá de las simples medidas de resultados, como la cantidad de mensajes SMS enviados.

Los financiadores, ahora más que nunca, aún deben brindar flexibilidad a los beneficiarios con respecto a los datos específicos que terminan recopilando y permitir que los beneficiarios realicen cambios en sus indicadores a medida que evoluciona la crisis. Pero, al mismo tiempo, deben establecer la expectativa de que el aprendizaje y las correcciones del curso basadas en la evidencia son críticas y que sus beneficiarios necesitarán los datos correctos de MEL para hacerlo posible.

Si usted o una organización que financia podría necesitar asistencia para diseñar o recopilar datos de MEL lean como se describe aquí, comuníquese con Evidencia de ajuste correcto de IPA unidad de asesoramiento en rightfit@poverty-action.org.

Esta publicación de blog es parte de una serie sobre IPA Investigación para respuestas efectivas al COVID-19 iniciativa, o RECOVR, que apoya los esfuerzos de respuesta inmediata y proporciona evidencia de investigación a más largo plazo a los tomadores de decisiones que trabajan para mitigar los impactos de la crisis en el Sur Global.