Teoría del Cambio y Herramientas AI

Módulo 0. Fundamentos de IA y ética en intervenciones sociales: orientado a que las y los participantes reconocen qué puede y qué no puede hacer la IA en procesos de diagnóstico, diseño y evaluación de intervenciones sociales, identificando riesgos éticos y resguardos mínimos.

Módulo 1. Revisión documental y de literatura de la lógica causal: su propósito es que las y los participantes identifican evidencia, determinantes del problema, supuestos y mecanismos causales relevantes para sustentar una hipótesis de cambio.

Módulo 2. Entrevistas y focus groups participativos: permitirá a las y los participantes diseñan una pauta básica para recoger la perspectiva de actores clave.

Módulo 3. Most Significant Change para relatos de cambio: busca que las y los participantes reconocen cambios significativos desde relatos de participantes e identifican posibles mecanismos de cambio esperados y no previstos.

Módulo 4. Árbol de problemas, árbol de objetivos y mapas causales: como resultado, las y los participantes estructuran el diagnóstico y la secuencia lógica del cambio mediante herramientas causales y visuales.

Módulo 5. Experiencias comparadas y benchmarking: enfocado en que las y los participantes analizan programas o intervenciones similares para extraer aprendizajes útiles para la formulación de la lógica de intervención.

Módulo 6. Juicio experto y validación técnica: tiene como meta que las y los participantes elaboran una estrategia básica de consulta experta para complementar vacíos de evidencia y fortalecer la formulación conceptual.

Módulo 7. Integración final de la cadena de valor / Teoría del Cambio con apoyo de IA: como cierre, las y los participantes integran los productos parciales en una cadena de valor / Teoría del Cambio preliminar, articulando problema, determinantes, actividades, productos, resultados, impacto y supuestos.