Ecosistema de datos: cuando el Estado decide no ver

El debate sobre datos nunca ha sido un debate técnico. Es, en esencia, una discusión sobre poder. Sobre quién existe para el Estado y quién queda fuera de su campo de visión.

Hace poco más de un año advertíamos que la exclusión de variables como la orientación sexual en instrumentos oficiales no era una simple omisión metodológica, sino una decisión política con consecuencias concretas. Hoy, ese diagnóstico no solo se confirma: se profundiza.

La reciente decisión del gobierno de José Antonio Kast de eliminar el financiamiento de la Encuesta de Diversidades del Instituto Nacional de Estadísticas no puede entenderse como un ajuste presupuestario aislado. Se trata de algo más estructural: la interrupción deliberada de un proceso que buscaba dotar al Estado de información básica para comprender la realidad de las personas LGBTIQ+.

Porque los datos no solo describen el mundo. Lo configuran. Y hoy, además, lo automatizan.

Los sistemas de inteligencia artificial se entrenan con datos y, a través de ellos, se están reconfigurando múltiples decisiones sociales: desde el acceso a servicios hasta la circulación del discurso público. Cuando los datos de origen están sesgados —o cuando ciertos grupos simplemente no existen en los registros—, la inteligencia artificial no corrige esa ausencia: la reproduce y la amplifica. No hay neutralidad posible en sistemas entrenados sobre realidades incompletas.

Cuando el Estado renuncia a producir datos, no solo limita su capacidad de diagnóstico: debilita su capacidad de gobernar en entornos cada vez más mediados por sistemas automatizados.

Sin datos, no hay diagnóstico. Sin diagnóstico, no hay política pública. Y sin política pública ni registros inclusivos, lo que existe es la administración de la desigualdad —ahora ejecutada con mayor eficiencia por sistemas que operan sin cuestionar los sesgos de origen.

La Encuesta de Diversidades no era un lujo ni una concesión identitaria. Era una herramienta mínima para que el Estado pudiera cumplir con sus obligaciones en materia de derechos humanos y, al mismo tiempo, una salvaguarda frente a un futuro cada vez más mediado por sistemas automatizados. Su interrupción no solo afecta la producción estadística: afecta la capacidad del Estado de reconocer a una parte de su población, tanto en decisiones humanas como algorítmicas.

No estamos frente a un problema técnico, sino ante una decisión política de invisibilización.

Este fenómeno no es nuevo. Ya lo vimos en el diseño del Censo 2024, donde la exclusión de preguntas relevantes limitó la posibilidad de construir un ecosistema de datos inclusivo. Sin embargo, hay una diferencia sustantiva entre omitir y desmantelar. Lo primero puede justificarse —aunque débilmente— en criterios metodológicos. Lo segundo redefine activamente las prioridades del Estado.

Y aquí es donde el problema adquiere una dimensión más profunda.

En el plano internacional, las señales también son consistentes con este giro: se observa una tensión entre el reconocimiento formal de derechos y la falta de voluntad para consolidarlos en la práctica.

Se configura así una paradoja conocida: un Estado que reconoce derechos en el papel, pero debilita las condiciones materiales para garantizarlos.

En el campo de los datos, esto tiene un nombre claro: producción selectiva de realidad.

Lo que se mide importa.

Lo que no se mide desaparece.

Y cuando esa desaparición no es casual, sino resultado de decisiones institucionales, estamos frente a una forma sofisticada de exclusión. Una que no se expresa necesariamente en discursos explícitos, sino en la arquitectura silenciosa de las políticas públicas.

Un Estado que decide no medir, decide no ver.

Y un Estado que no ve, no responde.

La pregunta, entonces, ya no es si contamos con suficientes datos. La pregunta es qué tipo de sociedad estamos dispuestos a construir cuando renunciamos a producirlos.

Porque en el fondo, el ecosistema de datos no habla de números.

Habla de quién importa.

Y de quién el Estado ha decidido dejar de ver.