Este viernes en el Máster Universitario en Dirección y Gestión de la Actividad Física y el Deporte de la Universitat de València abordaremos cómo está cambiando el modo en que planificamos las políticas deportivas. Hablaremos de lo que hemos comenzado a llamar Planificación 2.0, una planificación tanto estratégica como de equipamientos, en la que datos y algoritmos nos ayudan a construir escenarios, comparar alternativas y prever posibles consecuencias de cada una de esas alternativas.

Parece que es un temazo. Al menos es el hit de mi último trimestre de año. Me invitaron a hablar sobre ello en Tomar (Portugal) y tras las clases de esta semana en Valencia, presentaré esta Planificación 2.0 en los Encuentros de Política Deportiva en los Municipios de Euskadi, en la formación «Open data para la creación de entornos urbanos activos: DataActive” organizado por el Instituto Andaluz del Deporte; en el curso “Gestión Deportiva Local: Innovación tecnológica, transformación digital y toma de decisiones basada en datos en el deporte” organizado por AGESPORT y, si nadie lo impide, también hablaremos sobre el tema en Barcelona a principios de Diciembre. Lo dicho, un temazo. Aquí queda la agenda por si a alguien le pilla cerca.

Esta Planificación 2.0 no es un modelo completamente nuevo. La evolución está en que la combinación de capacidades de las que ahora disponemos nos permite dar un gran salto en la calidad de nuestros procesos de planificación.

Creo que los elementos más destacables de esta Planificación 2.0 son tres: Conocimiento, Decisiones y Organización. Me explico.

Conocimiento: Cómo comprendemos la realidad

Siempre hemos necesitado de grandes cantidades de datos para planificar, la diferencia es que ahora incorporamos cantidades de datos que éramos incapaces de tratar y, sobre todo, relacionar.

Al iniciar el proyecto diseñamos un modelo de integración y análisis de datos que incluye datos estáticos, datos GIS, datos de movilidad, datos transaccionales y, cada vez más, datos sintéticos. Esta integración nos permite realizar análisis cruzados de espacios, características demográficas, distribuciones poblacionales, desplazamientos, tiempos de estancia, actividad física dentro y fuera de instalaciones, registros de reservas, accesos, inscripciones, compras, contrataciones y bastantes más cosas con las que no quiero aburrir.

Los sistemas de información geográfica (GIS) permiten cruzar la distribución de la población con la localización de equipamientos, las redes peatonales, el transporte público, las características del espacio urbano o las barreras de accesibilidad. Los datos de movilidad ayudan a comprender cómo se desplazan las personas y qué conexiones existen entre diferentes lugares de la ciudad. Los registros de reservas, accesos e inscripciones nos ofrecen información sobre el funcionamiento de los servicios deportivos.

Puede parecer que nos obsesionamos acumulando datos y que esta es la clave, pero lo realmente importante es relacionarlos para generar conocimiento. Esta mirada amplia del sistema deportivo local nos permite comprender mejor las dinámicas deportivas y de actividad física de la ciudadanía.

Decisiones: Cómo exploramos alternativas

Los clásicos indicadores de dotación de equipamiento deportivo por habitante siguen siendo válidos, pero presentan limitaciones evidentes. Nos permiten hacer una imagen de la actualidad y, si tenemos datos históricos, de lo que ha sido el deporte en la ciudad. Sin embargo, esto no nos dice mucho de lo que puede ser.

Los modelos de análisis espacial permiten incorporar más variables e identificar impactos más concretos en poblaciones objetivo. A esto se suman las posibilidades de los modelos predictivos, las simulaciones y los gemelos digitales. En el XVI Congreso Iberoamericano de Economía del Deporte presenté nuestros trabajos en este ámbito y coincidíamos en el potencial de los modelos predictivos y de simulación para el desarrollo de políticas deportivas. Con estos modelos podemos representar diferentes aspectos del funcionamiento de la ciudad y explorar su evolución bajo diferentes supuestos.

Hay que decir que estos modelos son estadísticos, no siempre aciertan. Su verdadero valor está en plantear preguntas, comparar opciones y anticipar algunas de sus posibles consecuencias antes de comprometer recursos públicos.

Organización: Cómo desarrollamos capacidades

El tercer elemento que considero relevante es la Estrategia del Dato como parte del propio Plan Estratégico.

La experiencia nos ha demostrado que podemos hacer un magnífico diagnóstico, pero tras eso, a las administraciones y organizaciones les cuesta muchísimo continuar con el modelo de implementación y gestión con datos.

A pesar del esfuerzo y la experiencia de haber trabajado intensivamente con datos, las entidades continuaban recogiendo información como lo llevaban haciendo anteriormente. Seguían manteniendo bases de datos dispersas, cuadros de mando simples, apenas se utilizaba analítica más allá de una serie de indicadores básicos y de ese modo no conseguían reflejar la complejidad del sistema deportivo que están gestionando.

Es por esto que dentro de esta Planificación 2.0 se incorpora una Estrategia del Dato, con la finalidad de mejorar progresivamente la capacidad de las organizaciones y administraciones deportivas para recoger, organizar, compartir, analizar y utilizar información en su gestión cotidiana.

Una Estrategia del Dato establece criterios comunes para registrar información, conectar sistemas y definir indicadores que permitirán evaluar las actividades, servicios e impactos del deporte en la ciudad.

Por supuesto, la Estrategia del Dato incluye un apartado propio de preparación para la IA.

La Inteligencia Artificial puede aportar una gran capacidad para analizar información, detectar patrones o hacer previsiones. Sin embargo, las capacidades de la IA dependen, en buena medida, de la disponibilidad y calidad de los datos que le demos.

Datos y conocimiento con criterio humano

Nunca, nunca, nunca, por muy sofisticadas que sean las herramientas, debemos olvidar el conocimiento y las decisiones humanas. Un algoritmo puede calcular la mejor ubicación para una nueva instalación deportiva. Pero antes alguien tiene que definir qué significa «mejor». Y ese alguien debe ser humano, individual o colectivo.

En muchas conferencias suelo terminar con la célebre frase del arquitecto británico Cedric Price: «La tecnología es la respuesta… pero ¿cuál era la pregunta?». Pues eso.