Medición del impacto: herramientas

Uno de los grandes desafíos que enfrentan las organizaciones que invierten en programas sociales, ambientales o comunitarios es demostrar que lo que hacen realmente funciona. No basta con saber cuántas personas asistieron a una capacitación, o cuántos árboles se plantaron. La pregunta clave es: ¿qué cambió en la vida de las personas o en el entorno gracias a esta intervención?

En México, muchas empresas están apostando por modelos de sostenibilidad con impacto social. Algunas lo hacen como parte de sus estrategias de responsabilidad corporativa; otras, porque han entendido que la rentabilidad de largo plazo exige una relación sólida con sus comunidades y entornos. Sin embargo, son pocas las que cuentan con herramientas rigurosas de medición de impacto, especialmente aquellas que usan un enfoque experimental basado en tasa de cambio entre poblaciones relacionadas.

En este texto abordaremos las herramientas esenciales para lograrlo: la teoría de cambio, el marco lógico, el diseño de indicadores simples, la formulación de reactivos accesibles y el manejo básico de estadística para procesar la información. Todo esto con ejemplos prácticos y realistas de empresas mexicanas que enfrentan contextos complejos, pero que han encontrado maneras eficientes de evaluar su impacto.

1. Teoría de cambio: el punto de partida

Una teoría de cambio es una representación lógica y narrativa de cómo una intervención genera los resultados deseados. No se trata solo de describir las actividades, sino de establecer una cadena de causalidad entre lo que se hace y lo que se espera cambiar.

Por ejemplo, una empresa agroindustrial que implementa un programa de baños dignos para sus cosechadoras no puede asumir que instalar sanitarios mejorará automáticamente el bienestar de las trabajadoras. Su teoría de cambio debe vincular los baños con una mejora en la percepción de dignidad laboral, la reducción de enfermedades urinarias, el incremento en permanencia en campo, y el aumento en la satisfacción laboral.

El valor de una buena teoría de cambio es que permite anticipar qué se va a medir y cómo. También ayuda a evitar el sesgo de medir solo lo que es fácil de medir.

2. Marco lógico: estructurar la intervención

El marco lógico toma la teoría de cambio y la convierte en una matriz clara que permite planificar, implementar y monitorear la intervención. Es una herramienta clave para la medición de impacto porque define:

Objetivo general: el cambio de largo plazo esperado.
Objetivos específicos: logros intermedios que contribuyen al objetivo general.
Productos o entregables: bienes o servicios que se generan (ej. número de baños instalados).
Actividades: tareas realizadas para alcanzar los productos.
Indicadores: métricas específicas para medir cada nivel.
Supuestos: condiciones externas que pueden afectar los resultados.

Volviendo al caso del programa de baños, el marco lógico podría incluir como objetivo específico “mejorar las condiciones de higiene y dignidad de las trabajadoras agrícolas”, con indicadores como “porcentaje de trabajadoras que reportan mejoras en higiene personal” o “cambio porcentual en percepción de dignidad laboral antes y después del uso del nuevo baño”.

3. Indicadores fáciles: claridad ante todo

Un error común en la medición de impacto es querer diseñar indicadores demasiado sofisticados. Pero en la práctica, los mejores indicadores son aquellos que pueden ser fácilmente comprendidos, levantados y analizados.

En un enfoque experimental de tasa de cambio, se trabaja con dos grupos relacionados: uno que recibe la intervención (grupo tratamiento) y uno que no (grupo control). Lo que buscamos es medir el cambio porcentual que ocurre entre ambos grupos, en un indicador clave.

Por ejemplo, una empresa que promueve capacitación financiera a mujeres puede usar un indicador como:

Cambio porcentual en la capacidad de ahorro mensual entre mujeres capacitadas y no capacitadas.

Este indicador es concreto, se puede preguntar en una encuesta simple, y se puede procesar fácilmente con una regla de tres.

Es fundamental que los indicadores cumplan con estas características:

Sean medibles numéricamente.
Sean comparables en el tiempo y entre grupos.
Sean sensibles a la intervención (es decir, que puedan mostrar cambios atribuibles).

4. Reactivos accesibles: cómo hacer las preguntas

Los reactivos son las preguntas específicas que se hacen para levantar la información. Un indicador puede tener uno o varios reactivos asociados. La clave aquí es que los reactivos deben:

Usar lenguaje sencillo, adaptado al nivel de comprensión de la población.
Tener escalas claras, especialmente si se usan formatos tipo Likert (por ejemplo: totalmente de acuerdo, de acuerdo, en desacuerdo, totalmente en desacuerdo).
Evitar sesgos o preguntas que condicionen la respuesta.
Poder ser levantados en campo sin dificultades logísticas.

Supongamos que queremos medir la percepción de seguridad en las instalaciones de una empresa tras una intervención. Un reactivo adecuado sería:

“¿Te sientes más segura en tu lugar de trabajo desde que se instalaron las nuevas luminarias?”
(Respuestas: Mucho más segura / Algo más segura / Igual / Menos segura)

Un error común sería preguntar:

“¿Consideras que la empresa está haciendo un buen trabajo instalando luces?”

Esa pregunta mide satisfacción con la empresa, no percepción de seguridad.

5. Tasa de cambio entre poblaciones relacionadas: la base del análisis experimental

En vez de hacer grandes estudios con múltiples variables, muchas empresas en México han optado por comparar dos grupos similares antes y después de una intervención. Esta metodología experimental —aunque sencilla— permite generar evidencia sólida sobre el impacto de una acción.

Se parte de este esquema:

Grupo tratamiento (T): recibe la intervención (por ejemplo, mujeres con acceso al nuevo servicio).
Grupo control (C): no la recibe (por ejemplo, mujeres en comunidades similares que no han sido intervenidas).
Se mide un indicador antes (pre) y después (post) en ambos grupos.
Luego se calcula la tasa de cambio en ambos grupos y se resta el cambio natural (del grupo control) del cambio observado (en el grupo tratamiento).

Ejemplo:

Tasa de cambio atribuible: 60% – 10.5% = 49.5%

Este resultado muestra que la intervención generó un cambio neto de 49.5% en el indicador de ahorro mensual, después de descontar el efecto del contexto general.

6. Conocer un poco de estadística: indispensable

No se necesita ser estadístico profesional para medir impacto, pero sí es clave tener un conocimiento básico de estadística descriptiva e inferencial.

Entre los conceptos más útiles:

Promedios y medianas, para describir datos.
Porcentajes y tasas de cambio, para comparar poblaciones.
Cruces de variables, para detectar patrones (por ejemplo: mujeres jóvenes vs. mujeres mayores).
Tamaño de muestra, para estimar cuántas personas deben ser encuestadas.
Intervalos de confianza y significancia estadística, si se busca robustez en la inferencia.

Una empresa del norte del país que ofrecía becas a jóvenes midió el cambio en deserción escolar. Aunque los datos mostraban una mejora, el cambio no era estadísticamente significativo. Esto obligó a rediseñar el programa, ampliar el grupo beneficiado y agregar sesiones de tutoría para fortalecer el impacto.

Este tipo de decisiones no podrían tomarse sin una lectura estadística básica de los datos.

7. Lo simple funciona mejor

Muchas empresas mexicanas con buenos programas de inversión social caen en la trampa de querer medirlo todo. Pero la clave está en lo contrario: medir bien lo más importante.

Un programa de acceso a agua potable no necesita 40 indicadores. Puede centrarse en:

Cambio en el tiempo dedicado a acarrear agua.
Cambio en la percepción de salud familiar.
Cambio en la asistencia escolar de niñas.

Tres indicadores bien medidos pueden tener más fuerza narrativa y técnica que un sinfín de datos inconexos.

8. ¿Y después qué?

La medición de impacto no debe verse como el fin, sino como una herramienta para tomar decisiones, mejorar programas y rendir cuentas con evidencia. Si los resultados muestran que un programa tiene poco impacto, eso no significa que fracasó. Significa que hay que rediseñarlo, ajustarlo o incluso cambiar de estrategia.

Además, comunicar bien los hallazgos es parte del proceso. Visualizaciones, reportes ejecutivos y tableros de control son recursos cada vez más utilizados por empresas mexicanas que quieren consolidar su reputación a partir de datos y no solo de narrativas.

Conclusión

Medir el impacto no es una tarea solo para grandes ONGs o agencias internacionales. Cualquier empresa en México —por más pequeña que sea— puede y debe hacerlo, especialmente si desea consolidar relaciones con sus comunidades, demostrar responsabilidad o buscar financiamiento sostenible.

Las herramientas están al alcance: una buena teoría de cambio, un marco lógico claro, indicadores fáciles, reactivos accesibles y un conocimiento básico de estadística. Si además se adopta una metodología experimental basada en tasa de cambio entre poblaciones relacionadas, los resultados pueden ser técnicamente válidos y prácticamente útiles.

La buena noticia es que muchas empresas ya están caminando en esa dirección. Lo que falta es que midan bien lo que ya están haciendo. Porque hacer el bien no es suficiente: hay que probarlo con datos.

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