CEPLAN's National Foresight Observatory — Peru's AI-Assisted Strategic Foresight Platform
Peru
Peru's planning body CEPLAN now uses AI to help draft technical foresight briefs for its National Foresight Observatory, under mandatory …
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Desde 2004, la plataforma RAHS de Singapur y su Centro para Futuros Estratégicos utilizan modelado basado en agentes, redes bayesianas y análisis de datos para ayudar a las agencias de todo el gobierno a detectar riesgos emergentes y construir escenarios de política pública — uno de los sistemas de prospectiva más antiguos en funcionamiento continuo en un gobierno.
RAHS (Risk Assessment and Horizon Scanning) es una plataforma computacional compartida, creada por el gobierno de Singapur en 2004 para que analistas de distintas agencias pudieran colaborar en la modelización, la generación de escenarios y el análisis estructurado de riesgos emergentes, en lugar de trabajar aisladamente en silos por agencia. En 2009, el gobierno creó el Centre for Strategic Futures (CSF), que depende de la Oficina del Primer Ministro, para desarrollar la metodología hoy conocida como «Scenario Planning Plus» (SP+).
Las técnicas utilizadas incluyen modelización basada en agentes, redes bayesianas y análisis de datos a gran escala, para poner a prueba cómo podrían evolucionar las tendencias emergentes.
El CSF publicó en 2024 una retrospectiva de su decimoquinto aniversario, confirmando que la unidad y su práctica de prospectiva siguen en funcionamiento. El Observatorio de Innovación del Sector Público de la OCDE ha destacado la práctica de prospectiva de Singapur como un caso de estudio internacional, y la revista canadiense IRPP Policy Options ha analizado RAHS/CSF como un modelo de referencia para la prospectiva gubernamental.
Dado que el trabajo de RAHS/CSF está vinculado a la detección de riesgos para la seguridad nacional, la mayoría de los modelos, resultados de escenarios y evaluaciones de precisión no son públicos; la durabilidad institucional y el reconocimiento internacional están bien documentados, pero la evidencia de resultados está intrínsecamente limitada por la clasificación de la información.
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