Cómo las organizaciones sin fines de lucro demuestran su valía
por Elie Hassenfeld
Todo el mundo está de acuerdo en que las empresas sociales necesitan utilizar los datos para evaluar su eficacia. Pero, ¿qué datos exactamente deben capturar las organizaciones? ¿Cómo deberían incorporarlo en evaluaciones significativas que demuestren que sus enfoques funcionan? Y, ¿cómo deberían analizar estas evaluaciones los posibles financiadores para determinar qué empresas son las más eficaces?
En Regala bien (de la que soy cofundador) hemos analizado los datos y las evaluaciones de cientos de empresas y programas sociales para identificar las organizaciones más destacadas. Servimos a los donantes que quieren estar seguros de que su dinero se destina a los programas más eficaces que puedan encontrar. Los mejores datos y evaluaciones que hemos visto tienen dos características:
- Están equilibrados. Los datos compartidos tienen muchas probabilidades de demostrar que el programa de una organización no es efectivo. Muchas de las evaluaciones que hemos visto parecen estar a favor de la organización desde el principio, y nos preguntamos si la evaluación podría haber llegado a una conclusión negativa y, de haberlo hecho, si alguna vez habría salido a la luz.
- Exploran causas alternativas. La evaluación debería tener en cuenta hipótesis alternativas para los cambios observados. Por ejemplo, si el programa ofrece formación a los agricultores y observa aumentos en los ingresos de los agricultores, la evaluación debería preguntarse si otros factores, como las precipitaciones o los cambios en la accesibilidad de los mercados locales, podrían haber impulsado los cambios.
Veamos dos organizaciones benéficas, Village Reach y Against Malaria Foundation, que han realizado evaluaciones que demuestran estas cualidades.
Village Reach
Village Reach, una organización que se centra en la entrega de vacunas en la última milla a zonas rurales remotas de Mozambique, realizó la mejor evaluación que hemos visto de una propia organización (a diferencia de la académica). La evaluación destaca porque recopila datos significativos directamente relacionados con el impacto social del programa, describe en detalle su metodología y analiza sus limitaciones inherentes, características que rara vez hemos visto. Los datos demuestran que el programa aumentó significativamente las tasas de inmunización en la provincia en la que trabajaba, donde las tasas de inmunización infantil aumentaron de menos del 70% a más del 90% a lo largo del proyecto.
Entre otras medidas, la evaluación presenta datos sobre la frecuencia con la que los centros de salud se quedaban sin vacunas cuando los monitores de VillageReach los visitaban y el cambio en las tasas de inmunización. Estos datos podrían haber demostrado que el programa fracasó: si las tasas de inmunización se hubieran mantenido estables o las tasas de desabastecimiento se hubieran mantenido altas, habríamos sabido que el enfoque no funcionaba. De hecho, la evaluación mostró cambios importantes en ambas medidas.
Sin embargo, aún deja algunas preguntas importantes sin respuesta. ¿VillageReach provocó el aumento de las tasas de inmunización o provocaron la mejora otros factores, quizás relacionados con la salida en el norte de Mozambique de una reciente guerra civil y el posterior interés de los donantes por la zona? Hay que reconocer que la organización aborda hipótesis alternativas en su evaluación, aunque no haya sido capaz de encontrar respuestas convincentes a estas preguntas. No tenemos motivos para creer que otros factores hayan sido los principales impulsores del cambio, pero tampoco tenemos forma de saber que no lo eran. Los datos justificaban el impacto, pero, necesariamente y sin culpa de VillageReach, dejaron sin respuesta importantes cuestiones sobre las posibles causas alternativas de los cambios medidos.
Fundación contra la Malaria (AMF)
AMF, que financia la distribución de mosquiteros contra la malaria, también presenta un argumento convincente, pero mediante el uso de pruebas independientes. La organización cita más de 20 ensayos controlados aleatorios que demuestran que la distribución de redes salva vidas. También se basan en pruebas adicionales recopiladas en encuestas de hogares en muchos países realizadas por MEDIR DHS y el Organización Mundial de la Salud para demostrar que las personas que reciben redes se distribuyen en el tipo de distribuciones reales y a gran escala que AMF apoya los utilice casi de manera tan consistente como quienes los recibieron en los rigurosos juicios.
Los puntos anteriores demuestran con fuerza que la distribución neta provoca una reducción de las muertes por malaria. Pero AMF complementa el caso con datos que recopila ella misma, datos que le permitirían (y a personas ajenas) saber si su programa está fallando. Antes de distribuir los mosquiteros, la organización lleva a cabo encuestas previas a la distribución en todos los posibles hogares receptores para determinar si necesitan redes adicionales. A continuación, realiza encuestas posteriores a la distribución cada seis meses a una muestra de destinatarios para supervisar las tasas de uso neto. La organización también recopila datos sobre las tasas de casos de malaria en los centros de salud locales para monitorear las tasas de malaria en las regiones a las que presta servicio.
La combinación de pruebas independientes (que abordan las posibles causas alternativas del impacto) y los datos recopilados por la AMF (que nos dirían si su programa estaba fallando) presenta un argumento convincente a favor del impacto.
De los cientos de organizaciones que hemos analizado, rara vez hemos visto casos de impacto como los descritos anteriormente. ¿Por qué es eso?
Los donantes pueden ser el problema. Cuando los financiadores donan a las organizaciones basándose en historias vagas y superficiales, se basan en evaluaciones deficientes o no evalúan críticamente el impacto de los programas, muestran a las organizaciones que no es necesario producir evaluaciones de alta calidad. Peor aún, algunos donantes donan a las organizaciones con los «ratios de gastos generales» más bajos, como si eso fuera un indicador de la eficacia, lo que hace que invertir en evaluación sea casi imposible. Queremos cambiar la conversación en torno a la donación, de una en la que se dé por sentado que todas las personas bien intencionadas están logrando grandes cosas a una discusión más abierta y crítica sobre lo que hacen las organizaciones y su funcionamiento.
Únase a la conversación y vuelva a consultar las actualizaciones periódicas. Siga el centro de información de Scaling Social Impact en Twitter @ScalingSocial y envíenos su opinión.
Aumentar el impacto social
Información de HBR y The Bridgespan Group
Artículos Relacionados
La IA es genial en las tareas rutinarias. He aquí por qué los consejos de administración deberían resistirse a utilizarla.
Investigación: Cuando el esfuerzo adicional le hace empeorar en su trabajo
A todos nos ha pasado: después de intentar proactivamente agilizar un proceso en el trabajo, se siente mentalmente agotado y menos capaz de realizar bien otras tareas. Pero, ¿tomar la iniciativa para mejorar las tareas de su trabajo le hizo realmente peor en otras actividades al final del día? Un nuevo estudio de trabajadores franceses ha encontrado pruebas contundentes de que cuanto más intentan los trabajadores mejorar las tareas, peor es su rendimiento mental a la hora de cerrar. Esto tiene implicaciones sobre cómo las empresas pueden apoyar mejor a sus equipos para que tengan lo que necesitan para ser proactivos sin fatigarse mentalmente.
En tiempos inciertos, hágase estas preguntas antes de tomar una decisión
En medio de la inestabilidad geopolítica, las conmociones climáticas, la disrupción de la IA, etc., los líderes de hoy en día no navegan por las crisis ocasionales, sino que operan en un estado de perma-crisis.