Para combatir la pobreza hay que saber qué es: Entrevista con una experta en redefinirla

¿No es desalentador seguir estudiando cómo reducir la pobreza en el mundo y ver que algunas cosas nunca cambian? Para Sabina Alkire es un reto, pero continúa. “Soy una persona de fe y mi fe también me motiva“, nos dice en la Universidad Latina, en su primera visita a Costa Rica. Nuestro país utiliza el Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) que se creó en el laboratorio que lidera... pero hoy vinimos a hablar de lo que falta por conocer. Siempre falta algo.

La economista dirige la Oxford Poverty and Human Development Initiative (OPHI) en la Universidad de Oxford, donde gestó, junto a James Foster, una metodología para precisar qué es, cómo afecta y cómo combatir la pobreza.

57 países utilizan sus versiones del índice para comprender cómo se traslapan las privaciones agudas en salud, educación y niveles de vida que sufren las personas. Es decir, va más allá de medir el ingreso de un hogar para intentar comprender cómo definir la pobreza y, con datos más precisos, permitir a los gobiernos combatirla más eficazmente.

Costa Rica utiliza esta metodología desde 2015, con mediciones que abarcan educación, vivienda, salud, trabajo y protección social. Pero esta la primera vez que el país alberga la Escuela de Verano OPHI, con participantes locales e internacionales, en la U. Latina en su sede de San Pedro de Montes de Oca. Así que allí fuimos para conocer mejor su trabajo y su forma de entender cómo se vive la pobreza en el 2026.

En primer lugar, ¿cómo se siente Sabina Alkire después de estar trabajando en difundir la metodología Alkire-Foster por todo el mundo? “Siempre hay margen para mejorar, ampliar y profundizar la forma en que la medición refleja la realidad de las personas más pobres”, explica.

“Por ejemplo, podemos visibilizar mejor la situación de los niños y las niñas, o superponer los datos de pobreza con información sobre cambio climático o conflictos. Eso permite que otros sectores de la sociedad y del gobierno incorporen la pobreza multidimensional en sus análisis, comprendan mejor sus tendencias y la relacionen con la pobreza monetaria”, dice Alkire.

No basta con saber cuánto ingreso hay en una familia, sino comprender cuáles otros factores afectan la pobreza que están viviendo para “aclarar diferentes situaciones de las personas”. Tenemos que afinar los datos para saber qué hacer.

¿Para qué sirve concretamente el IPM?

Algo importante para comprender del IPM es que se va modificando con el tiempo y según el contexto: debe servir a los países para analizar sus datos particulares. No obstante, permite ver tendencias globales.

Por ejemplo, explica Alkire, en la India “415 millones de personas salieron de la pobreza multidimensional en 15 años, de 2005 a 2019″. Es un cambio a gran escala, como la reducción en China de la pobreza monetaria en el mismo lapso.

“Hemos aprendido de la India que funcionan esquemas gubernamentales como de (acceso a) comida y almuerzos cocidos buenos en la escuela, para que los niños pobres tengan buena alimentación y se puedan concentrar mejor”, ejemplifica la académica. “Aumenta asistencia escolar, aumenta nutrición de los niños, etcétera, y también integración entre géneros, entre grupos sociales...”.

Otro ejemplo grande es China, que cuenta con información sobre educación, seguro de salud, servicios de lugar como materiales, agua, saneamiento, electricidad, empleo y otros factores que le permiten focalizar sus políticas con mucha mayor precisión y, por ende, resolver trabas más fácilmente.

Pero no solo países grandes dan lecciones. Sierra Leona redujo su tasa de pobreza según el IPM de 74% a 58% en 2013-2019, durante la otra epidemia reciente de ébola. Varios organismos multilaterales llegan al país a ayudar, pero no invirtieron solo en salud: se destinaron recursos a electricidad, infraestructura, educación a largo plazo, agua, saneamiento y y asistencia para disminuir desnutrición y mortalidad infantil. Es decir: atendiendo la emergencia, se trataron puntos sensibles que mantenían a miles de personas en pobreza.

“El conocimiento adquirido, las metodologías que se comprendieron en ese momento han continuado aplicándose, ha sido algo que los gobiernos locales aprendieron. En 2019 el gobierno lanzó su propio IPM nacional apoyado por PNUD, y tiene su actualización constante”, explica Alkire.

Pero hablando de pandemias, ¿cómo ha cambiado la pobreza estructuralmente a partir de la pandemia? “Un desafío bastante grande es que muchos de los países más pobres todavía no tienen datos después de la pandemia”, responde la investigadora.

La relevancia de los datos para medir la pobreza

Justamente uno de los principales desafíos para combatir la pobreza, en cualquiera de sus dimensiones, es que muchos países no cuentan con las herramientas suficientes o adecuadas para conocer a fondo lo que sucede en sus comunidades. Eso es lo que busca subsanar una medición como el IPM, pero depende de cómo se recaba la información.

Continuando con el contexto pospandemia, es un problema que no se puedan comparar entre países los niveles de rezago educativo —pues no lo miden igual—. Dicho atraso podría incidir en el acceso a empleos de calidad posteriormente y, así, ralentizar las mejoras que pueda tener el país en otro aspectos del IPM.

Alkire concuerda: “Sí. Y también los resultados del aprendizaje”. “Después de la pandemia, en términos de pruebas estandarizadas internacionales, hay muchos países que tienen menores resultados, porque cuando los niños regresaron a las escuelas ya no tenían las mismas habilidades”, explica. Distintas evaluaciones han detectado descensos significativos en habilidades matemáticas o de lectura, por ejemplo. “Y es un desafío cuando viene inteligencia artificial (IA), necesitamos más”, dice Alkire.

Aquí nos encontramos con un desafío más para el combate a la pobreza, o acaso sea una oportunidad: ¿cómo puede ayudar la IA en esta empresa? “Sí, hay tantas ramas ahora en investigación, de innovación, y realmente no sabemos. Sabemos los peligros, son muy claros: de falta de puestos o de emergencias globales”, responde.

“Pero en cuanto a las posibilidades de contribución (de la IA), una es, por ejemplo, mejorar el aumento de producción agrícola y reducir el costo humano. Por ejemplo, en China, para hacer irrigación, poner pesticidas o fertilizante, todo está hecho ahora con robots y también para cosechar. Todo está hecho por máquina”, dice. “Entonces, hay problemas porque hay una pérdida de puestos, pero también con la misma tierra pueden ganar más. Si hay bastante inversión, si hay programas nacionales para dar crédito a productores pobres, es una avenida (de lucha contra la pobreza)”, describe la experta.

“Otro aspecto es que, con la inteligencia artificial y con mejores datos, como los que proporciona el IPM, podemos identificar con precisión dónde existen necesidades. Eso permite prevenir problemas y ofrecer servicios de manera más eficiente y a un menor costo”, dice Alkire.

“Hasta donde conocemos, ningún gobierno utiliza todavía la inteligencia artificial con ese propósito. Sin embargo, muchos ya emplean nuevos conjuntos de datos y registros sociales para focalizar mejor la prestación de sus servicios”, continúa. “Estamos trabajando con algunos países y con sus oficinas de inteligencia artificial para explorar cómo esta tecnología puede contribuir al uso del IPM. Por ahora, las aplicaciones son bastante básicas y se limitan principalmente a la visualización de datos y la elaboración de informes”.

Desafíos de infraestructura y el futuro

Por otra parte, cada país tiene sus requerimientos particulares. Esta mañana, en camino a la entrevista, vimos lo cotidiano: presas, pocos buses, distancias cortas alargadas en el tiempo de desplazamiento.

¿Tiene peso la calidad de la infraestructura en la reducción o aumento de la pobreza multidimensional? “Creo que es muy importante en algunos contextos. Lo que vemos en nuestro equipo es que en países más pobres el IPM incluye el ‘acceso a caminos en todas las estaciones’. Eso está muy bien para áreas rurales, pero ni incluye transporte ni su costo; tampoco incluye áreas urbanas en que el tiempo de traslado es un reto. Queremos ponerlo, pero el problema es que es difícil, muy costoso”, explica Alkire, argumentando que es demasiado variable por cada persona.

Pero uno piensa en la realidad de un país como el nuestro. Con las condiciones actuales, ¿puede una mujer pobre del sur de Desamparados aspirar a un empleo de mayor calidad en La Uruca o alguna zona franca? ¿Cuánto tiempo le sumaría eso a su “doble” o “triple” jornada, como nos recuerda la perspectiva de género? Horas sumadas sobre su espalda, poca calidad de vida, menos oportunidades.

Ahora bien, aunque hay desafíos, hay perspectiva de mejora. “Creo que no hay ningún indicador que ha empeorado a nivel global”, afirma Alkire —exceptuando, por supuesto, casos extremos o de conflicto—. “Los desafíos a nivel global fundamentalmente importantes son el tipo de energía que se utiliza para cocinar, saneamiento, casas de buena materiales, desnutrición en niños y adultos...”, enumera.

Para combatir todo ello: datos. Se requieren más y mejores datos (para eso se creó el IPM). “Sin esta información, los tomadores de decisiones no saben dónde vive la gente pobre, cuáles son sus necesidades. Con datos tenemos una radiografía con detalle de sus vidas”, explica Alkire. “Pero los mismos países tienen falta de recursos, así que muchas oficinas de estadística ahora no tienen fondos para sus propias encuestas”.

Así que aquí está en San José, contagiando a otros del compromiso por luchar contra la pobreza, por entenderla, medirla y, ojalá, saber cómo resolverla. Con más datos.