IA integrada o añadida superficialmente
La IA integrada en la recopilación o el análisis puede transformar el trabajo. Un resumen de IA añadido al final de un proceso sin cambios aporta mucho menos.
IA para M&E: Recurso para profesionales
Guías prácticas para equipos de M&E que usan IA, desde escribir mejores prompts hasta gobernar el uso de IA en su organización. Todo aquí es gratuito.
Dónde encaja la IA en el ciclo de M&E
La idoneidad depende de la etapa. Una persona sigue siendo responsable de cada decisión.
De la asistencia a la automatización
La IA puede sugerir, realizar una primera revisión que una persona comprueba por completo, o trabajar a escala con controles selectivos. El nivel depende del riesgo; ninguna decisión de M&E debe tomarse sin intervención humana.
Diseño
Teoría del cambio, indicadores, preguntas de evaluación e instrumentos
Idoneidad de la IAMedia a alta
Lo que la IA hace bien
Proponer elementos y variantes; detectar vacíos frente al marco proporcionado.
Responsabilidad humana
Revisar el contexto, las sensibilidades políticas y la solidez de la teoría.
Recursos relacionados
11 recursos
- ¿Cómo construir una Teoría del Cambio con IA?
- ¿Cómo usar la AI para diseñar un marco de M&E?
- Cómo Usar la IA para el Desarrollo de Indicadores
- Cómo Redactar un Marco Lógico con IA
- Cómo usar la IA para escribir un plan MEL
- Cómo Construir Mejores Encuestas con IA
- Construya una Teoría del Cambio con IA
- Construir un Marco de Resultados con IA
- Desarrollar Indicadores con IA
- Elabore un Plan de M&E con IA
- Elaborar un Plan de Evaluación con IA
Recopilación de datos
Trabajo de campo, instrumentos y consentimiento
Idoneidad de la IABaja a media
Lo que la IA hace bien
Traducir, transcribir y dar formato a los instrumentos.
Responsabilidad humana
Garantizar el consentimiento, el muestreo y la ética de campo. La IA no toma estas decisiones.
Recursos relacionados
Limpieza de datos
Limpieza y armonización
Idoneidad de la IAAlta
Lo que la IA hace bien
Eliminar duplicados, clasificar, vincular registros y normalizar entradas.
Responsabilidad humana
Validar cada transformación antes de confiar en ella; los errores pueden propagarse en silencio.
Recursos relacionados
Análisis cuantitativo
Patrones, resúmenes y código de análisis
Idoneidad de la IAMedia
Lo que la IA hace bien
Detectar patrones, resumir datos y redactar código preliminar.
Responsabilidad humana
Reservar a las personas la inferencia causal y la interpretación de los resultados.
Recursos relacionados
Codificación cualitativa
Análisis temático y respuestas abiertas
Idoneidad de la IAAlta, con revisión humana
Lo que la IA hace bien
Codificar respuestas con un libro de códigos y proponer temas.
Responsabilidad humana
Verificar la validez del libro de códigos y la concordancia entre codificadores.
Recursos relacionados
Síntesis de evidencia
Revisión bibliográfica y extracción de informes
Idoneidad de la IAAlta
Lo que la IA hace bien
Explorar muchos informes y señalar pasajes relevantes.
Responsabilidad humana
Reconocer el sesgo hacia la evidencia escrita en inglés y lo que no está documentado.
Elaboración de informes
Redacción, revisión de vacíos y visualización
Idoneidad de la IAAlta
Lo que la IA hace bien
Redactar a partir de evidencia estructurada, detectar vacíos y crear primeras visualizaciones.
Responsabilidad humana
Mantener la responsabilidad sobre recomendaciones, enfoque, citas y transparencia.
Aprendizaje
Gestión adaptativa
Idoneidad de la IAMedia
Lo que la IA hace bien
Proporcionar información más rápidamente que los informes periódicos.
Responsabilidad humana
Convertir los hallazgos en reflexión y decisiones; un tablero más rápido no basta.
Diseño Media a alta
Teoría del cambio, indicadores, preguntas de evaluación e instrumentos
Lo que la IA hace bien: Proponer elementos y variantes; detectar vacíos frente al marco proporcionado.
Responsabilidad humana: Revisar el contexto, las sensibilidades políticas y la solidez de la teoría.
- ¿Cómo construir una Teoría del Cambio con IA?
- ¿Cómo usar la AI para diseñar un marco de M&E?
- Cómo Usar la IA para el Desarrollo de Indicadores
- Cómo Redactar un Marco Lógico con IA
- Cómo usar la IA para escribir un plan MEL
- Cómo Construir Mejores Encuestas con IA
- Construya una Teoría del Cambio con IA
- Construir un Marco de Resultados con IA
- Desarrollar Indicadores con IA
- Elabore un Plan de M&E con IA
- Elaborar un Plan de Evaluación con IA
Recopilación de datos Baja a media
Trabajo de campo, instrumentos y consentimiento
Lo que la IA hace bien: Traducir, transcribir y dar formato a los instrumentos.
Responsabilidad humana: Garantizar el consentimiento, el muestreo y la ética de campo. La IA no toma estas decisiones.
Limpieza de datos Alta
Limpieza y armonización
Lo que la IA hace bien: Eliminar duplicados, clasificar, vincular registros y normalizar entradas.
Responsabilidad humana: Validar cada transformación antes de confiar en ella; los errores pueden propagarse en silencio.
Análisis cuantitativo Media
Patrones, resúmenes y código de análisis
Lo que la IA hace bien: Detectar patrones, resumir datos y redactar código preliminar.
Responsabilidad humana: Reservar a las personas la inferencia causal y la interpretación de los resultados.
Codificación cualitativa Alta, con revisión humana
Análisis temático y respuestas abiertas
Lo que la IA hace bien: Codificar respuestas con un libro de códigos y proponer temas.
Responsabilidad humana: Verificar la validez del libro de códigos y la concordancia entre codificadores.
Síntesis de evidencia Alta
Revisión bibliográfica y extracción de informes
Lo que la IA hace bien: Explorar muchos informes y señalar pasajes relevantes.
Responsabilidad humana: Reconocer el sesgo hacia la evidencia escrita en inglés y lo que no está documentado.
Aún no hay una guía práctica.
Elaboración de informes Alta
Redacción, revisión de vacíos y visualización
Lo que la IA hace bien: Redactar a partir de evidencia estructurada, detectar vacíos y crear primeras visualizaciones.
Responsabilidad humana: Mantener la responsabilidad sobre recomendaciones, enfoque, citas y transparencia.
Aprendizaje Media
Gestión adaptativa
Lo que la IA hace bien: Proporcionar información más rápidamente que los informes periódicos.
Responsabilidad humana: Convertir los hallazgos en reflexión y decisiones; un tablero más rápido no basta.
Aún no hay una guía práctica.
Más allá del M&E: la IA en el programa
Los usos con contacto directo con personas exigen mayor cautela.
Servicios y herramientas para beneficiarios
Chatbots, triaje y traducción en campo
Idoneidad de la IA: Usar con cautela
Lo que la IA hace bien: Traducir, redactar materiales y ayudar a derivar solicitudes bajo supervisión humana.
Responsabilidad humana: Todo consejo, decisión de elegibilidad o contacto con personas vulnerables exige consentimiento, protección de datos y una alternativa humana.
Análisis operativo e informes internos
Datos operativos y actualizaciones internas
Idoneidad de la IA: Media
Lo que la IA hace bien: Resumir datos, redactar actualizaciones y señalar anomalías.
Responsabilidad humana: Revisar errores silenciosos y mantener a una persona entre el resultado y la decisión.
Guías y playbooks para su trabajo
Elija una guía práctica o un playbook de varios pasos.
Elaborar un Plan de Evaluación con IA
Un flujo de trabajo de 5 pasos con indicaciones que produce un plan de evaluación listo para el donante. Ejecute todas las indicaciones en una única conversación con la IA. Toma de 30 a 45 minutos.
Playbook
Codificar Datos Cualitativos con IA
Un flujo de trabajo de 5 pasos con indicaciones que transforma transcripciones de entrevistas o grupos focales en un conjunto de datos codificado con análisis temático. Ejecute todas las indicaciones en una única conversación con la IA.
Playbook
Construya una Teoría del Cambio con IA
Un flujo de trabajo de 5 pasos con indicaciones que produce una Teoría del Cambio completa con vías causales, supuestos, riesgos y un marco de indicadores. Ejecute todas las indicaciones en una única conversación de IA.
Playbook
Diseñar una Encuesta de Línea de Base con IA
Un flujo de trabajo de indicaciones en 5 pasos que le lleva de los indicadores a un instrumento de encuesta listo para el campo con marco de muestreo, lógica de salto y protocolo de prueba piloto.
Playbook
Elabore un Plan de M&E con IA
Un flujo de trabajo de indicaciones en 5 pasos que produce un plan completo de Monitoreo, Evaluación y Aprendizaje (M&E) con marco de resultados, matriz de indicadores, plan de recopilación de datos, cronograma de informes y agenda de aprendizaje.
Playbook
Crear un Informe para Donantes con IA
Un flujo de trabajo de indicaciones en 5 pasos que produce un informe de progreso listo para donantes con resúmenes de datos, narrativa, integración de evidencia, lecciones aprendidas y recomendaciones.
Playbook
Desarrollar Indicadores con IA
Un flujo de trabajo de 5 pasos con prompts que le guía desde los objetivos del programa hasta una hoja de referencia de indicadores completa con definiciones, fuentes de datos y metas.
Playbook
Limpiar datos de M&E con IA
Un flujo de trabajo de 4 pasos con prompts que lleva los datos brutos de encuestas a través de la validación, detección de errores, corrección y documentación para producir un conjunto de datos limpio y listo para el análisis.
Playbook
Construir un Marco de Resultados con IA
Un flujo de trabajo de 5 pasos que produce un marco de resultados completo con impacto, resultados, productos, indicadores y lógica causal.
Playbook
Fundamentos
Las habilidades y salvaguardas que se aplican a cada tarea de IA para M&E.
Empezar con IA