Por estos días, el ministro de Hacienda, Jorge Quiroz, y su antecesor, Nicolás Grau, protagonizan una disputa pública sobre las proyecciones de deuda para 2026-2030. Quiroz acusa que el informe del cuarto trimestre de 2025 contiene una inconsistencia de unos US$10.500 millones entre el déficit proyectado y la trayectoria de deuda; Grau replica que esa diferencia se explica por tipo de cambio, inflación y otros factores. Más allá de quién tenga razón, el episodio ilumina algo que vale la pena discutir con calma: ¿cómo verificamos las estimaciones económicas que sustentan las decisiones de política pública?

Cualquier académico que publicara resultados similares en una revista científica enfrentaría exigencias precisas: datos disponibles, código documentado, supuestos explícitos y resultados replicables. La ciencia adoptó estos estándares tras su propia crisis de replicabilidad, cuando una proporción importante de hallazgos publicados no resistió una segunda revisión. Un caso paradigmático fue el de Reinhart y Rogoff: su influyente estudio de 2010 sobre deuda pública y crecimiento —utilizado para justificar políticas de austeridad tras la crisis financiera— contenía un error en una fórmula de Excel. Lo descubrió un estudiante de posgrado tres años después, cuando el daño ya estaba hecho.

Chile ha avanzado mucho en esta materia. El Consejo Fiscal Autónomo, los informes de finanzas públicas y los reportes de política monetaria del Banco Central representan estándares serios de transparencia institucional. Asimismo, la labor del Consejo para la Transparencia, junto con iniciativas como el Registro de Información Social del Ministerio de Desarrollo Social y Familia y el portal de datos abiertos del Ministerio de Hacienda, han fortalecido el acceso ciudadano a información pública y datos administrativos reutilizables.

Estos son avances importantes, pero todavía falta un paso decisivo: permitir el acceso al proceso que transforma los datos en resultados y proyecciones. Es la diferencia entre describir cómo se cocina en abstracto y entregar la receta completa. Puede parecer una trivialidad, pero hoy, en la era del código abierto, los detalles de ese proceso suelen estar escondidos en las fórmulas de una hoja de cálculo manejada por un grupo de analistas: precisamente lo contrario de transparencia, trazabilidad y reproducibilidad.

Las herramientas para avanzar en esta dirección ya existen, muchas son gratuitas y forman parte de la práctica cotidiana de quienes trabajamos con datos. Trasladar estándares básicos de replicabilidad científica a instituciones técnicas como la Dirección de Presupuestos requeriría algo relativamente simple: que cada informe estuviera acompañado de los datos de entrada, el código utilizado —es decir, las instrucciones exactas que convierten esos datos en la proyección final— y una bitácora de cambios que permita rastrear modificaciones y reproducir resultados. Esto facilitaría verificar proyecciones, simular escenarios alternativos y detectar errores a tiempo. También ampliaría el universo de quienes pueden revisar y exigir cuentas, más allá del reducido grupo de economistas al que hoy suele quedar reservado este debate. Incluso cuando los datos no puedan compartirse por restricciones legales, publicar al menos el código ayudaría a despejar dudas sobre supuestos y decisiones metodológicas.

La polémica de esta semana no es el problema; es el síntoma. El problema de fondo es que, sin procedimientos transparentes y replicables, discrepancias técnicas de esta magnitud terminan resolviéndose no por el peso de la evidencia, sino por la reputación o la autoridad de las partes involucradas. Cambiar esta situación es perfectamente factible, y Chile tiene tanto las instituciones como el capital humano para hacerlo.

Por Mauricio Bucca (sociologia UC), Rafael Carranza (Gobierno UC) y Pablo Argote (Ciencias Políticas University of Southern California)