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Estrategia para la Implementación de una
Política de Datos FAIR en Chile
Estrategia para la Implementación de una Política de Datos FAIR en Chile
Segunda Edición: marzo de 2025
Desarrollado por
Autores
Abedrapo, I.; Carrasco, R.; Catalán, A.; Díaz, I.; Escapil-Inchauspé, P.; Hartley Belmar, R.; Keim, A.;
Koebl, M.; Meyers, N.; Quiroz, S.; Paredes, Á.; Rivera, M.; Roa, R.
Colaboradores y revisores
Kirkpatrick, Christine R.; Cragin, Melissa H.; Meyers, Natalie.
Muñoz, Patricia; Bravo, Soledad; Roa, Verónica; Muñoz, Francisca.
DOI: https://doi.org/10.71481/7xpj-cv52
Este documento ha sido basado en la guía “FAIR Data Stewardship Plan Template for
Organizations and Institutions”, de la Colección de Materiales de los Servicios de Datos de
Investigación de SDSC, UC San Diego Library Digital Collections (2021).
https://doi.org/10.6075/J0CV4G8C
Esta obra está bajo licencia CC BY-NC-SA 4.0. Para ver una copia de esta licencia, visite
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
La colaboración entre diferentes instituciones se ha vuelto un pilar fundamental en el mundo
actual para desarrollar proyectos que generen un impacto significativo a nivel nacional y que
integren la sostenibilidad desde su concepción.
Cuando esta cooperación está alineada con objetivos estratégicos claros, se convierte en un
catalizador para la innovación, favoreciendo la ejecución de acciones más efectivas y
fortaleciendo la capacidad de enfrentar desafíos complejos.
Este documento representa el resultado del esfuerzo colaborativo entre la Pontificia
Universidad Católica de Chile, la Universidad Central, la Universidad de Los Andes y el Data
Observatory. Desde inicios de 2024, estas instituciones han trabajado juntas en el diseño de una
propuesta robusta, inclusiva y orientada hacia el futuro.
Con una visión compartida sobre la optimización del uso de datos, este proyecto no solo traza
un camino para implementar los principios FAIR, sino que también establece los fundamentos
para un sistema avanzado de gestión de datos. Este sistema busca potenciar el desarrollo
científico y fomentar el avance del conocimiento en Chile.
A través de este documento, Chile se posiciona como líder regional en la promoción de datos
abiertos, impulsando la investigación, la innovación y el desarrollo sostenible. Asimismo, se
resalta el papel de los datos como insumo esencial para la inteligencia artificial, mientras el país
avanza en la construcción de un ecosistema digital ético y responsable.
Rodrigo Roa López de Heredia
Director Ejecutivo
Fundación Data Observatory
Data Observatory es una organización sin fines de lucro, cuyo
directorio lo integran la Ministra de Ciencia, Tecnología,
Conocimiento e Innovación o quien le subrogue; el Ministro de
Economía, Fomento y Turismo; Amazon Web Services (AWS) y la
Universidad Adolfo Ibáñez (UAI).
El apoyo estatal de Data Observatory es gestionado por la Agencia
Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID).
Tabla de contenido
1. Introducción ................................................................................................................................................... 1
1.1. Data Observatory ................................................................................................................................. 1
1.2. Proyecto de Ley sobre Transferencia de Tecnología y Conocimiento ................................ 2
1.3. Portal datos.gob.cl .............................................................................................................................. 2
1.4. Instituto Milenio Fundamentos de los Datos ............................................................................... 2
2. La Necesidad Nacional ................................................................................................................................ 3
3. Beneficios ....................................................................................................................................................... 5
4. Stakeholders .................................................................................................................................................. 7
4.1. Clasificación según estrategia ........................................................................................................ 7
4.1.1. Sector Público ............................................................................................................................. 7
4.1.2. Sector Privado ............................................................................................................................. 7
4.1.3. Sector Mixto ................................................................................................................................. 7
4.2. Roles de los Stakeholders respecto a datos / metadatos ...................................................... 7
4.3. Stakeholders Identificados .............................................................................................................. 8
5. Brechas ......................................................................................................................................................... 10
5.1. Cambio cultural .................................................................................................................................. 10
5.2. Reconocimientos e Incentivos ...................................................................................................... 10
5.3. Financiamiento gubernamental e institucional para la investigación abierta .................. 11
5.4. Crecimiento y proyección de una red de investigación a nivel nacional ........................... 11
5.4.1. Capacitación y apoyo ............................................................................................................... 11
5.4.2. Fragmentación de datos ......................................................................................................... 11
5.4.3. Problemas de interoperabilidad ............................................................................................. 11
5.4.4. Accesibilidad limitada .............................................................................................................. 12
5.4.5. Calidad de datos y falta de documentación .................................................................... 12
5.4.6. Infraestructura y recursos ..................................................................................................... 12
6. Componentes para reducir las brechas ............................................................................................... 13
6.1. Apoyo institucional de la Estrategia FAIR ................................................................................... 13
6.2. Cómo FAIR cubrirá las necesidades en Chile .............................................................................. 13
6.2.1. Prioridad de la agenda FAIR: Capacitación y entrenamiento ....................................... 13
6.2.2. Financiamiento gubernamental e institucional para la investigación abierta ........ 14
6.2.3. Cambio cultural: el sector académico................................................................................. 15
6.2.4. Crecimiento y proyección de una red de investigación a nivel nacional ................. 15
6.2.5. Fragmentación de datos y problemas de interoperabilidad ........................................ 15
6.2.6. Calidad de datos y falta de documentación .................................................................... 16
6.2.7. Accesibilidad limitada .............................................................................................................. 16
6.3. Oficina GO FAIR Chile ..........................................................................................................................17
6.3.1. La iniciativa GO FAIR internacional ........................................................................................17
6.3.2. La Oficina Nacional de Apoyo en Chile .................................................................................17
6.3.3. Divulgación ................................................................................................................................. 18
7. Casos de éxito FAIR en Chile ................................................................................................................... 19
7.1. Iniciativas de gobernanza a nivel nacional ................................................................................. 19
7.2. Iniciativas de gobernanza a nivel regional ................................................................................. 19
7.3. Iniciativas de gobernanza a nivel local ........................................................................................ 19
7.4. Evaluación de repositorios nacionales y plan de gestión de datos (APA) ........................ 19
7.5. Disponibilización de datos científicos de estaciones de investigación .......................... 20
7.6. Construyendo las bases de la ciencia abierta en la Pontificia Universidad Católica de
Chile 20
8. Estrategia integrada para la implementación de FAIR ..................................................................... 22
8.1. Gobernanza y Coordinación ........................................................................................................... 22
8.2. Infraestructura y Estándares ......................................................................................................... 22
8.3. Capacitación y Desarrollo de Capacidades ............................................................................... 22
8.4. Marco Normativo, Financiamiento y Evaluación ....................................................................... 22
9. Bibliografía ................................................................................................................................................... 24
1
1. Introducción
En la era digital actual, los datos desempeñan un papel fundamental en
prácticamente todos los aspectos de la sociedad y la economía. En este
contexto, la gestión efectiva de los datos se ha convertido en una necesidad
para garantizar la transparencia, la eficiencia y la innovación en diversos
sectores.
En el año 2016, se publicó en la revista Scientific Data el documento titulado “
The
FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship”
[1]. El
objetivo de este documento fue proporcionar pautas para asegurar la
encontrabilidad (Findability), accesibilidad (Accessibility), interoperabilidad,
(Interoperability) y reutilización (Reusability) de los objetos digitales. Los
principios FAIR enfatizan la capacidad de acción de las máquinas, es decir, la
capacidad de los sistemas computacionales para encontrar, acceder,
interoperar y reutilizar datos con ninguna o mínima intervención humana.
En un mundo cada vez más data-céntrico [2] e impulsado por grandes volúmenes
de datos, estos principios son fundamentales para maximizar el valor y el
impacto de la información generada en diversas áreas.
Es imprescindible que Chile se adapte y se mantenga competitivo en el
cambiante panorama global. Para lograrlo, es necesario diseñar y desarrollar una
Estrategia para la Implementación de una Política de Datos FAIR en Chile
(en
adelante en este documento,
Estrategia FAIR
) para que estos cumplan con
estándares internacionales que permitan compartir los datos eficientemente.
Al desarrollar la Estrategia FAIR, Chile podrá:
● Mejorar la calidad e impacto de su investigación y de sus resultados
científicos.
● Facilitar la colaboración interdisciplinaria y de frontera;
● Posicionarse como un líder regional en la gobernanza de datos, acceso
abierto y ética de datos;
● Promover un ecosistema de datos robusto e innovador.
Cabe destacar que Chile ya se encuentra en una fase de crecimiento y
transformación tecnológica. Esto queda de manifiesto al revisar el quehacer de
las distintas instituciones ligadas a la investigación y observar cómo surgen
diversas iniciativas locales que buscan resguardar y poner en valor los datos. A
continuación, se presentan algunas iniciativas de interés.
1.1. Data Observatory
La Fundación Data Observatory
1
(DO en adelante) es fruto de una colaboración
público-privada-académica, que busca maximizar el beneficio que se puede
obtener de los datos para la ciencia, la investigación y el desarrollo productivo,
a través de la creación, administración y enriquecimiento de plataformas de
datos abiertos que estén a disposición de la comunidad para la generación de
políticas públicas e iniciativas que tengan impacto social en materias relativas al
cambio climático, logística y transporte, minería, acuicultura, gestión territorial
y prevención de desastres naturales, entre otros. La creación del Data
Observatory facilita la interoperabilidad y el acceso a datos de alta calidad,
promoviendo la reutilización de datos a nivel nacional e internacional. Además,
1
https://dataobservatory.net/
2
esta iniciativa apoya la formación de capital humano avanzado en ciencia de
datos, alineándose con los principios FAIR.
1.2. Proyecto de Ley sobre Transferencia de Tecnología y
Conocimiento
El Gobierno de Chile, a través de esta iniciativa, busca promover un entorno de
transferencia de tecnología y conocimiento equilibrado, basado en la
interacción y colaboración de instituciones académicas, de investigación,
agencias gubernamentales y la industria. Esto se fundamenta en factores que
contribuyan a este proceso y promuevan el desarrollo sostenible. Es en este
ámbito donde, a través de la legislación, se dictan políticas y directrices que
aseguren el acceso abierto a los datos de investigación, mejorando su
localización, acceso y reutilización.
1.3. Portal datos.gob.cl
El portal datos.gob.cl
2
es un repositorio centralizado de datos de las
instituciones públicas, cuyo propósito es poner a disposición de diferentes
actores datos generados con presupuesto público y en formatos abiertos, para
libre consumo de los interesados. Los datos se pueden obtener descargándolos
desde la plataforma o accediendo directamente desde la API que genera
datos.gob.cl. Esto permite la generación de valor como visualizaciones,
aplicaciones, estudios, investigaciones y servicios, entre otros. Esta iniciativa
proporciona un punto centralizado de acceso a datos gubernamentales,
facilitando su descubrimiento, acceso, interoperabilidad y reutilización por
parte de la comunidad.
1.4. Instituto Milenio Fundamentos de los Datos
El Instituto Milenio Fundamentos de los Datos
3
es una iniciativa conjunta de la
Pontificia Universidad Católica y la Universidad de Chile, en la que colaboran,
además, académicos de la Universidad Técnica Federico Santa María, Universidad
de Concepción, Universidad de Talca y Universidad Diego Portales. Este proyecto
busca abordar al dato en todas sus dimensiones, desde su origen, como una
compleja unidad informática, pasando por el estudio de sistemas de
almacenamiento, seguridad, disponibilidad y nuevos lenguajes de consulta,
hasta su uso e impacto social.
Todas las iniciativas mencionadas anteriormente dan fe del diverso ecosistema
existente y del potencial de crecimiento de la cultura FAIR dentro del territorio
nacional de Chile.
2
https://datos.gob.cl/
3
https://imfd.cl/
3
2. La Necesidad Nacional
Considerando que la gestión eficiente de datos es esencial para la transparencia
y la innovación, la necesidad de la Estrategia FAIR surge de la demanda de
generarlos y utilizarlos adecuadamente en diversas áreas de la sociedad, tanto
para la investigación científica como para el desarrollo económico y social, para
continuar posicionando a Chile como líder regional en la Gobernanza de Datos.
Los principios FAIR hacen hincapié en la capacidad para localizar o entregar,
acceder, interoperar y reutilizar datos sin intervención humana o con una
intervención mínima, ya que, para procesar grandes volúmenes, se hace
necesario el uso de poderosas máquinas procesadoras de información.
En general, estos 4 principios se aplican a 3 tipos de entidades:
● Datos, o cualquier objeto digital;
● Metadatos, información sobre ese objeto digital;
● Infraestructura utilizada para su procesamiento.
Chile es conocido por ser un “laboratorio a cielo abierto”, por su particular
geografía, que facilita tanto la colaboración como el acceso a datos. Sin
embargo, más allá de estos aspectos, una gestión e intercambio eficiente de los
datos puede impulsar el crecimiento económico, mediante el fomento de
industrias basadas en datos, por ejemplo, la inteligencia artificial o el análisis de
big data
, las cuales resultan fundamentales para abordar problemas sociales
claves para Chile; donde mitigar los sesgos de información es fundamental, y los
principios FAIR pueden constituir un gran apoyo [3]. A modo de ejemplo,
podemos mencionar los desafíos en salud pública, las preocupaciones
ambientales y las desigualdades sociales, donde mejores herramientas
permitirían la toma de decisiones informadas y el desarrollo de políticas públicas
más efectivas y equitativas.
Al adoptar los principios FAIR, y avanzar en estándares de datos abiertos, Chile
puede mantenerse competitivo en la globalización de la investigación y también,
impulsar su propia comunidad científica. Al compartir datos de manera abierta y
accesible, se fomenta la transparencia y la reproducibilidad de los estudios, lo
que fortalece la credibilidad de la investigación chilena a nivel mundial,
favoreciendo y facilitando su uso por parte de investigadores de otros países, lo
que puede conducir a colaboraciones internacionales más amplias y a un mayor
impacto de la investigación nacional.
De esta forma, la Estrategia FAIR facilitará que Chile se adapte al cambiante
panorama mundial de datos, promoviendo el establecer estándares de calidad
para la gestión y el intercambio de datos, la formación de capital humano
avanzado en el tratamiento de datos y analítica, crear incentivos para la
publicación y uso de datos abiertos, fomentar la colaboración entre sectores
público y privado en proyectos de datos, y fortalecer la infraestructura
tecnológica.
En Chile, varias iniciativas hacen más relevante la necesidad de la Estrategia FAIR.
Por ejemplo, se menciona la Política Nacional de Inteligencia Artificial [4] e
iniciativas como la plataforma Conocimiento Público [5], el trabajo de la
Secretaría de Gobierno Digital y las políticas de la Agencia Nacional de
4
Investigación y Desarrollo
4
(ANID en adelante) sobre datos abiertos [6], junto a
su articulación y gobernanza a nivel internacional en la Red Latinoamericana para
la Ciencia Abierta (LA Referencia); facilitando la conversación para la creación de
un necesario marco regulatorio que garantice su cumplimiento a largo plazo,
proporcionando claridad en las responsabilidades y obligaciones, y asegurando
la sostenibilidad de las prácticas de gestión de datos.
Para complementar la justificación de la Estrategia FAIR, se destacan los
siguientes aspectos claves:
1. Alianzas internacionales y visibilidad: Una estrategia nacional sólida
puede mejorar la visibilidad y el atractivo de Chile como socio en
proyectos y colaboraciones internacionales de investigación,
fortaleciendo su papel de liderazgo.
2. Colaboración regional y establecimiento de estándares: Chile puede
liderar iniciativas regionales para estandarizar las prácticas de datos,
fomentando un ecosistema de datos colaborativos en América Latina.
3. Innovación y Desarrollo Tecnológico: Liderar las prácticas de datos FAIR
puede estimular la innovación en tecnologías, como el desarrollo de
soluciones con IA, y servicios de datos, posicionando a Chile como un
centro de desarrollo tecnológico en la gestión de datos.
4. Impacto de las políticas: La experiencia y el conocimiento de Chile en la
implementación de prácticas de datos FAIR pueden servir como
referencia para el desarrollo de las políticas de gobernanza de datos a
nivel regional, estableciendo estándares para la gestión de datos en
América Latina.
5. Oportunidades económicas: El liderazgo en la gobernanza de datos
puede crear oportunidades económicas, incluida la atracción de
inversiones en el sector tecnológico.
6. Desarrollo de capacidades e intercambio de conocimientos: Al
desarrollar experiencia en los principios de datos FAIR, Chile puede
convertirse en un centro de capacitación e intercambio de
conocimientos en la región, ayudando a elevar las competencias de
América Latina.
7. Modelo de Buenas Prácticas: La implementación de una estrategia
integral de datos FAIR puede posicionar a Chile como un modelo para
otros países de América Latina, demostrando las mejores prácticas en la
gestión de datos.
4
https://anid.cl/
5
3. Beneficios
Los beneficios de incorporar los principios FAIR a los datos, generando
oportunidades de colaboración, investigación interdisciplinaria e innovación,
son inseparables de las necesidades de capacitación de quienes participan en
los procesos de investigación e innovación; no sólo en el contexto de la Ciencia
Abierta, sino también en el de investigación responsable. Esto se debe a que
facilita que personas y diversas herramientas computacionales puedan
encontrar, acceder, reusar datos y/o sus metadatos.
Además, se debe tener presente que los principios son orientadores y no un
conjunto de reglas, lo cual favorece su implementación y exige un trabajo
colaborativo para resolver las particularidades [7]. Entre las oportunidades que
presenta el adoptar estos principios están: facilitar el descubrimiento de datos
y metadatos producidos en colaboración con Chile (instituciones e
investigadores/as), su uso y reuso, su reconocimiento y valoración, y promover
el uso de Identificadores Persistentes para facilitar no solo la trazabilidad de
datos y metadatos, sino que su versionamiento y validez. Esto último en el
contexto de credibilidad y transparencia es esencial, para tener certeza de que
son los mismos encontrados y/o usados inicialmente. De esta forma ofrecen un
contexto robusto para maximizar el valor de los datos generados y utilizados en
todas las esferas de la investigación, la innovación y la toma de decisiones
políticas, más allá de los contextos públicos o privados.
Junto con lo anterior, puede facilitar la integración y colaboración de las
iniciativas surgidas tanto por la Política Nacional de Ciencia, Tecnología,
Conocimiento e Innovación [8], el Proyecto de Ley sobre Transferencia de
Tecnología y Conocimiento [9], y a su vez, reforzar la implementación de la
Política de Acceso Abierto ANID [6]. En un contexto estratégico, podemos
destacar los siguientes beneficios:
● Mejora de la Calidad y Eficiencia en la Investigación y Desarrollo: La
aplicación de los principios FAIR promueve una mayor eficiencia y
efectividad en la investigación, al facilitar el acceso y la reutilización de
datos y metadatos entre disciplinas y sectores. Esto se traduce en una
reducción de la duplicación de esfuerzos y en la aceleración del proceso
de descubrimiento científico [1]. Esto considera que el manejo de datos
es un proceso continuo a lo largo del proyecto de investigación,
requiriendo planificación y documentación constante en un plan de
gestión de datos. Esto facilita y complementa los alcances del plan de
gestión de datos del sistema nacional de ciencia y tecnología, así como
los de las diversas instituciones que han desarrollado uno propio. Ello
implica un compromiso en el desarrollo de capacidades y formación
dirigidos a investigadores, especialistas en datos y gestores de
proyectos, con el objetivo de fomentar una profunda comprensión y
aplicación de los principios FAIR, complementando así los planes de
gestión de datos existentes a nivel nacional e institucional.
● Fomento de la Innovación Abierta: La Estrategia FAIR fomenta un
ecosistema de innovación abierta al hacer que los datos y metadatos
sean más accesibles y reutilizables no solo para la comunidad científica
sino también para el sector privado y el público general. Esto es
particularmente relevante para impulsar soluciones innovadoras en
respuesta a desafíos sociales y económicos, en concordancia con
6
concursos públicos, como el programa de innovación abierta que vincula
ciencia y tecnología [10], así como con convenios, como el existente
entre el Ministerio de Defensa Nacional y el Ministerio de Ciencia,
Tecnología, Conocimiento e Innovación [11].
● Promoción de la Colaboración Intersectorial: Al favorecer la
interoperabilidad de los datos y metadatos, los principios FAIR facilitan
la colaboración intersectorial, permitiendo que distintos actores
(academia, industria, gobierno) trabajen conjuntamente en proyectos
de investigación y desarrollo, potenciando así los esfuerzos de
innovación colaborativa. Esto facilitaría el acceso equitativo a los
recursos técnicos necesarios para implementar FAIR, en concordancia
con el Plan de Acción de la Política Nacional de Ciencia, Tecnología,
Conocimiento e Innovación [12] y con los desafíos planteados por el
Laboratorio de Gobierno en su documento Permitido innovar: ¿Cómo
podemos desarrollar proyectos de ciencia de datos para innovar en el
sector público? [13].
● Aumento de la Transparencia y la Confianza en la Ciencia: Implementar
una gestión de datos que siga los principios FAIR aumenta la
transparencia de los procesos de investigación y fortalece la confianza
del público en la ciencia, al facilitar la verificación y replicación de
resultados científicos [14].
● Contribución al Desarrollo Sostenible: La accesibilidad y reutilización de
datos y metadatos según los principios FAIR apoyan los esfuerzos para
abordar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), proporcionando
una base para facilitar el análisis de los productos de investigación, y de
esta forma, favorecer su uso para la toma de decisiones informada por
evidencia en áreas críticas como el cambio climático, la salud y la
igualdad social.
● Posicionamiento Estratégico Internacional: Al alinear su estrategia de
estratégicamente en el escenario internacional como un líder en la
adopción de prácticas de datos abiertos y reutilizables, favoreciendo su
integración en redes globales de investigación e innovación. A su vez,
facilita la colaboración con iniciativas internacionales como la nube
europea de ciencia abierta (EOSC) y la directiva de datos abiertos de la
UE.
● Desarrollo de Recursos Educativos Abiertos: Se implementará una
estrategia que centralice guías, mejores prácticas, herramientas
recomendadas y estudios de caso sobre la gestión de datos. Estos
recursos fortalecerán el acceso a información vital para la
implementación de los principios FAIR, promoviendo el intercambio de
conocimiento y la estandarización de prácticas en la gestión de datos a
nivel nacional.
● Reutilización Ética y Accesibilidad Segura: Las Responsible AI Licenses
(RAIL) son un conjunto de licencias diseñadas para promover el uso
abierto de la inteligencia articial, estableciendo restricciones que
garantizan aplicaciones éticas y responsables, previniendo usos que
puedan ser perjudiciales para la sociedad.
7
4. Stakeholders
Los stakeholders son individuos, grupos u organizaciones que tienen un interés
en el desarrollo, implementación y resultados de la Estrategia FAIR. Su
participación es crucial para asegurar el éxito del proyecto, ya que aportan
recursos, conocimiento y apoyo. En el ecosistema abierto de Chile, estos
stakeholders incluyen entidades del sector público, privado y mixto, cuyos
objetivos y actividades son de dominio público y contribuyen activamente al
acceso, uso y reutilización de datos abiertos.
4.1. Clasificación según estrategia
4.1.1. Sector Público
●
Alcance:
Este sector comprende instituciones gubernamentales que
trabajan en políticas públicas, regulación y promoción del acceso a
datos abiertos.
●
Acciones:
Desarrollar políticas de datos abiertos, regular el acceso y
uso de datos, y promover la transparencia y la participación
ciudadana.
4.1.2. Sector Privado
●
Alcance:
Incluye empresas y consorcios que generan, gestionan o
utilizan datos para mejorar sus productos y servicios, y que están
comprometidos con la responsabilidad social y la transparencia.
●
Acciones:
Innovar en productos y servicios basados en datos
abiertos, promover la responsabilidad social empresarial y contribuir
al desarrollo económico mediante el uso de datos.
4.1.3. Sector Mixto
●
Alcance
: Incluye universidades, centros de investigación y ONGs que
trabajan en colaboración con sectores públicos y privados para
avanzar en la investigación, educación y políticas de datos abiertos.
●
Acciones:
Apoyar la investigación y la educación abierta, impulsar la
colaboración interdisciplinaria y promover la inclusión y el acceso
equitativo a los datos.
4.2. Roles de los Stakeholders respecto a datos / metadatos
● Generación: Producción de datos abiertos y de alta calidad.
● Uso: Aplicación de datos abiertos en diferentes ámbitos para el
desarrollo de productos, servicios y políticas.
● Investigación: Estudio y análisis de datos abiertos para avanzar en el
conocimiento y la innovación.
● Regulación: Definición de políticas, normas y estándares para la
gestión y uso de datos abiertos.
● Implementación: Ejecución de proyectos y estrategias para la
integración y uso de datos abiertos en diversos sectores.
● Innovación: Desarrollo de nuevas tecnologías, métodos y prácticas
basadas en datos abiertos para mejorar procesos y soluciones en
diferentes sectores.
8
4.3. Stakeholders Identificados
Organizaciones
Clasificación según estrategia
Rol
Mixto
Generación; Uso;
Investigación
Mixto
Generación; Uso;
Investigación
Público
Generación; Uso;
Regulación
Público
Generación; Uso;
Regulación
Público
Generación; Uso;
Implementación
Público
Generación; Uso;
Regulación
Público
Generación; Uso;
Regulación
Público
Generación; Uso;
Regulación
Mixto
Generación; Uso;
Investigación
Mixto
Generación; Uso;
Investigación
Público
Generación; Uso;
Regulación
Público
Regulación
Mixto
Generación; Uso;
Investigación
9
Organizaciones
Clasificación según estrategia
Rol
Público
Generación; Uso;
Regulación
Público
Generación; Uso;
Regulación
Privado
Generación; Uso;
Investigación
Privado
Generación; Uso;
Investigación
Mixto
Generación; Uso;
Investigación
10
5.Brechas
En la labor diaria de los investigadores se evidencia la necesidad de avanzar en
la reutilización segura y eficaz de los resultados de la investigación de la ciencia
abierta. En la práctica, se han detectado brechas que es necesario cerrar para
implementar los principios FAIR en nuestro país y así formar un ecosistema de
conocimiento democrático y accesible para toda la comunidad. Estas brechas
generan necesidades que deben atenderse, como la generación de políticas,
directrices y estándares comunes para facilitar el acceso, descubrimiento y
reutilización de los resultados de investigación, así como el cambio cultural que
conlleva esta nueva práctica.
5.1. Cambio cultural
Instalar un modelo que transite hacia los Datos Abiertos no es fácil; sin embargo,
hoy en día resulta cada vez más necesario. Los investigadores al publicar sus
datos, además de fortalecer su investigación, podrán contribuir al desarrollo del
país, y como resultado se promoverá un desarrollo más equitativo y sostenible
para toda la sociedad.
Como señala el Vicerrector de Investigación de la P. Universidad Católica (2024)
Pedro Bouchon en una entrevista
5
: “El giro hacia la Ciencia Abierta es, como
todos los cambios culturales de gran escala, un proceso complejo que -para
alcanzar justificados beneficios- no puede dejar de hacerse cargo de las
tensiones, resistencias y ajustes ecosistémicos en nuestra institución. Por eso,
el cambio tiene que ser gradual y progresivo, con participación de los distintos
estamentos involucrados y con una mirada transversal que permita ir
anticipando los desafíos que vayan surgiendo en su implementación”.
5.2. Reconocimientos e Incentivos
Reconocimiento académico:
Se valora y reconoce la investigación abierta en los
procesos de evaluación académica, como las promociones y los ascensos. Esto
puede incluir la consideración de prácticas de investigación abierta en la
evaluación de la calidad y el impacto de la investigación, así como en la
evaluación de la contribución del investigador a la comunidad científica.
Métricas tradicionales versus Métricas de calidad:
Actualmente, los
investigadores deben demostrar el impacto de su investigación, que
generalmente se mide a través de las métricas tradicionales como el factor de
impacto. Para transitar de manera exitosa al modelo de datos abiertos, se
requiere complementar incorporando nuevos criterios de evaluación académica.
Migrar la evaluación de la ciencia desde el factor de impacto hacia la calidad de
la investigación es esencial para promover un sistema más justo y riguroso.
La evaluación debería enfocarse en la calidad intrínseca de la investigación, en
lugar de depender exclusivamente de métricas cuantitativas como el factor de
impacto de una revista, considerando aspectos como la originalidad, relevancia,
rigor metodológico, transparencia y el impacto real en la comunidad científica y
la sociedad. Este enfoque más holístico no solo reconoce la diversidad de la
investigación científica, sino que también fomenta una cultura académica más
inclusiva, colaborativa y orientada hacia el avance del conocimiento.
5
https://cienciaabierta.uc.cl/testimonios/vicerrector-de-investigacion/
11
5.3. Financiamiento gubernamental e institucional para la
investigación abierta
El diseño de políticas públicas que garanticen el acceso a las publicaciones
generadas con fondos públicos es uno de los temas que hoy copan la agenda de
los organismos que financian las actividades de ciencia, tecnología,
conocimiento e innovación (CTCI). Se requiere que las agencias de
financiamiento, públicas y privadas, proporcionen fondos específicos para
proyectos de investigación que adopten prácticas abiertas. Esto puede incluir
financiamiento adicional para cubrir los costos asociados con la publicación en
acceso abierto de sus artículos, alojamiento de datos en repositorios de acceso
abierto y el desarrollo de infraestructuras de investigación abierta. Además, esto
tiene la externalidad positiva de fomentar la Innovación Abierta.
5.4. Crecimiento y proyección de una red de investigación a nivel
nacional
El documento publicado en 2024 por la Subdirección de Redes, Estrategia y
Conocimiento de la ANID, en colaboración con el Comité Técnico Asesor de la Red
de Apoyo a la Infraestructura Nacional de Acceso (INA), titulado:
Directrices de
Metadatos y Mecanismos de Interoperabilidad
, representa el primer paso hacia
la creación de un Nodo Nacional de Acceso. Por ello, es necesario optimizar este
sistema/nodo nacional de investigación que permita proyectar la investigación
chilena a nivel internacional como un esfuerzo conjunto, en lugar de depender
de las capacidades individuales de cada institución.
5.4.1. Capacitación y apoyo
Se requieren programas de capacitación y apoyo para investigadores,
bibliotecarios/as, equipos TI y sociedad civil, que deseen adoptar prácticas de
investigación abierta. Esto puede incluir talleres, recursos en línea y
asesoramiento personalizado sobre cómo compartir datos de manera ética y
efectiva, publicar en revistas de acceso abierto y cumplir con los requisitos de
políticas de acceso abierto. Para lograr esto es necesario, como primer paso,
desarrollar un programa de formación para formadores, para preparar a
profesionales como “data stewards”. Adicionalmente, es necesario incluir estas
temáticas a nivel de pregrado en las Escuelas de Bibliotecología y otras áreas de
formación profesional afines.
5.4.2. Fragmentación de datos
En la actualidad, los datos en laboratorios e instituciones suelen estar dispersos
en diversas plataformas, repositorios genéricos o temáticos. Algunas disciplinas
carecen de repositorios específicos, y los datos se presentan en distintos
formatos, lo que complica su localización, acceso, reproducibilidad, reutilización
e interoperabilidad. Los metadatos no estandarizados y la organización
inconsistente de los datos obstaculizan el descubrimiento y reutilización
efectiva de éstos.
5.4.3. Problemas de interoperabilidad
La incompatibilidad entre diferentes sistemas de software, herramientas y
formatos dificulta la integración e interoperabilidad de datos. La falta de
modelos de datos estandarizados, ontologías y vocabularios controlados
obstaculiza el intercambio e integración de datos FAIR entre disciplinas y
dominios de investigación. Este aspecto podría mejorar significativamente si se
consensuan estándares entre diferentes disciplinas y contextos,
12
independientemente de la fragmentación existente en los repositorios
nacionales. Actualmente, el documento
Directrices de metadatos y mecanismos
de interoperabilidad
publicado por la Subdirección de Redes, Estrategia y
Conocimiento de la ANID, en colaboración con el Comité Técnico Asesor de la Red
de Apoyo a la Infraestructura Nacional de Acceso (INA)
6
, establece lineamientos
clave para el uso de metadatos y la interoperabilidad en infraestructuras
abiertas
7
.
5.4.4. Accesibilidad limitada
El acceso a los datos está restringido debido a preocupaciones de propiedad o
privacidad, lo que resulta en disponibilidad limitada y obstaculiza la colaboración
y la reproducibilidad. Consideraciones legales y éticas, junto con
preocupaciones sobre seguridad, confidencialidad y propiedad intelectual,
representan barreras que podrían atenuarse al adoptar los principios FAIR y
compartir datos abiertos.
5.4.5. Calidad de datos y falta de documentación
Una documentación inadecuada, metadatos incompletos y formatos de datos
inconsistentes afectan la calidad y confiabilidad de los datos. Una
documentación deficiente dificulta comprender el contexto de estos,
complicando la validación e interpretación. La incorporación de herramientas de
Machine Learning que permitan asistir al creador o encargado de los datos,
podría facilitar, agilizar y mejorar el proceso.
5.4.6. Infraestructura y recursos
Algunas instituciones carecen de la infraestructura necesaria, recursos y
experiencia técnica para implementar prácticas efectivas de gestión de datos
según los principios FAIR. Esto abarca desafíos relacionados con el
almacenamiento, la copia de seguridad, la curación y la preservación a largo
plazo de los datos.
6
https://acceso-abierto.anid.cl/comites_tecnicos_asesores_ina/
7
https://acceso-abierto.anid.cl/wp-
content/uploads/sites/4/2024/05/Metadatos_para_la_Interoperabilidad_de_los_Repositorios_2024.pdf
13
6.Componentes para reducir
las brechas
La implementación de los principios FAIR es un proceso integral que incluye
diversos niveles: la cultura en la gestión de datos, la formación en los principios
FAIR y los requerimientos tecnológicos para construir un ecosistema FAIR. Estos
tres pilares, según la iniciativa GO FAIR, mitigan las brechas y necesidades
nacionales y posibilitan la transición a un sistema de datos FAIR. Este capítulo
desarrolla la importancia de la política FAIR y las capacitaciones en estos
principios como puntos clave en la ruta hacia un sistema FAIR.
6.1. Apoyo institucional de la Estrategia FAIR
Para desarrollar una Estrategia FAIR que responda a las necesidades de Chile, es
fundamental que la ANID y el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e
Innovación (MinCyT) instalen una agenda FAIR oficial. La transformación de Chile
en un país con un ecosistema FAIR, requiere un plan que integre aspectos
técnicos, políticos y financiamiento específico para garantizar su
implementación.
Una política oficial de FAIR en Chile permitiría incluir a más actores de la sociedad
en este proceso de transformación de manera eficaz. Asimismo, una agenda FAIR
a nivel nacional potenciaría los beneficios de contar con sistemas y datos FAIR,
promoviendo, reconociendo y apoyando a diversas organizaciones en la
implementación de estos principios.
6.2. Cómo FAIR cubrirá las necesidades en Chile
El capítulo de brechas contempla los puntos claves en que Chile puede
aprovechar dar un avance hacia los principios FAIR. En los párrafos siguientes se
detalla cómo la iniciativa GO FAIR puede facilitar este proceso.
6.2.1. Prioridad de la agenda FAIR: Capacitación y entrenamiento
¿A quién se dirigen las capacitaciones?
Para la mantención y el desarrollo del ecosistema FAIR, la formación de varias
personas en diferentes roles será necesaria. Funcionarios y representantes
necesitan comprender los principios FAIR a nivel estratégico, mientras que
actores clave en universidades, centros de investigación y empresas pueden
beneficiarse de entender las ventajas y aplicaciones de estos principios en sus
organizaciones. A los/las profesionales de datos, llamados data stewards, hay
que facilitarles un entrenamiento adecuado. Finalmente, se recomienda formar
a los/las administradores de sistemas, ingenieros/as y desarrolladores de TI en
los asuntos técnicos de los datos FAIR.
Los diferentes formatos de capacitación en FAIR
Desde la experiencia de GO FAIR US, se recomienda desarrollar planes de
formación y entrenamiento específicos para estos roles clave, incluyendo su
financiación. Mientras que la creación de sistemas e infraestructura para la
gestión de datos requiere un apoyo puntual al momento de su implementación,
14
la capacitación necesitará un financiamiento continuo, ya que siempre será
necesario formar nuevos data stewards, o actualizar las competencias de los ya
existentes, especialmente en los sistemas FAIR que se vayan desarrollando.
Por lo tanto, se recomienda dedicar fondos a la educación y formación FAIR. Con
apoyo financiero, FAIR Chile podría implementar las siguientes medidas
educativas, basándose en GO TRAIN, el segundo pilar del marco de GO FAIR:
● Formación en agenda FAIR: da una visión global del potencial de los
principios FAIR, el desarrollo de políticas FAIR y sus puntos claves. La
formación está dirigida a actores interesados, intermediarios y
responsables de la toma de decisiones de diferentes áreas, del sector
público y privado.
● Entrenamiento en data stewardship: la formación para ejercer el rol de
data steward o curador/a de datos científicos en universidades,
centros de investigación, u otras entidades públicas y privadas.
● Entrenamiento FAIR en la investigación: para investigadores, enfocado
en entregar el conocimiento y las herramientas para diseñar un flujo de
investigación orientado a los principios FAIR en todas las fases de la
investigación científica.
● Talleres: enfocados en herramientas y conocimiento técnico para
equipos de TI. Los talleres pueden ser capacitaciones o formatos más
colaborativos, como sesiones de programación conjunta.
6.2.2. Financiamiento gubernamental e institucional para la
investigación abierta
Desde el año 2022, la Asociación Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID)
exige que todos los resultados de investigaciones financiadas con recursos
públicos se publiquen en acceso abierto y la aplicación de los principios FAIR. Se
recomienda el desarrollo continuo de una política de fondos públicos que
promueva la aplicación de los principios FAIR en los procesos de investigación,
tomando en cuenta los diferentes tipos de resultados científicos en todas las
fases del proceso investigativo.
Asimismo, la política vigente debería alinearse más estrechamente con los
principios de la ciencia abierta, incorporando plenamente los principios FAIR.
Hasta ahora, la ANID ha publicado dos documentos clave: la “Política de acceso
abierto a la información científica y a datos de investigación financiados con
fondos públicos de la ANID” y las “Directrices de metadatos y mecanismos de
Interoperabilidad” (Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID), 2022;
Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID), 2024). Aunque estos
documentos abordan aspectos importantes como el acceso abierto y la
interoperabilidad, no incluyen referencias explícitas a otros principios de los
datos FAIR, como la reutilización o la localización de los datos.
Además, la entidad Data Observatory promueve el desarrollo de datos abiertos
en Chile, para “maximizar el beneficio de los que se puede obtener de los datos
para la ciencia, la investigación y el desarrollo productivo, a través de la creación,
administración y enriquecimiento de plataformas de datos abiertos […]”. (
Data
Observatory
, s. f.) Se recomienda incluir otras instituciones y actores
interesados que tengan una amplia experiencia como el Data Observatory en el
desarrollo de una normativa.
15
6.2.3. Cambio cultural: el sector académico
Es fundamental, incluir “a todas las partes interesadas relevantes en todos los
niveles” del sector académico dentro de este proceso (
GO FAIR Initiative
, s. f.).
Desde 2022, varias universidades chilenas están implementado culturas de
ciencia abierta a través de proyectos InES Ciencia Abierta, financiados por la
ANID. En estos proyectos, el cambio de cultura se efectúa a través de
capacitaciones internas, la instalación de repositorios para publicaciones y
datos, el cambio de la política de las universidades respecto a la ciencia abierta,
y la creación de redes nacionales e internacionales. Varios proyectos InES
lograron establecer propuestas para una política de ciencia abierta, sin embargo,
estas carecen de carácter obligatorio. Se recomienda fortalecer y dar
continuidad a estos esfuerzos en las universidades, ya que el apoyo de los
fondos ANID termina con el cierre del proyecto. Con frecuencia, las unidades
responsables de los proyectos InES no reciben respaldo adicional por parte de
sus universidades, limitando su capacidad para promover la cultura académica
más allá del alcance inicial del proyecto.
Aunque los cambios culturales inducidos por proyectos en las universidades se
han generado principalmente desde iniciativas ascendentes, se recomienda
complementarlos e incentivar transformaciones descendentes. La Comisión
Nacional de Acreditación (CNA) de Chile evalúa y acredita la calidad de las
Instituciones de la educación superior de Chile que están bajo la responsabilidad
del Ministerio de Educación. Se recomienda incluir los principios FAIR en los
criterios e indicadores de la CNA. La ventaja de esta inclusión sería un
reconocimiento de los principios FAIR en las políticas universitarias respecto a
los datos, los tratamientos de los datos y la investigación. Además, las
universidades podrían ser incentivadas a adherirse a la cultura de ciencia abierta.
6.2.4. Crecimiento y proyección de una red de investigación a nivel
nacional
Bajo la creación de una red de investigación a nivel nacional, se recomienda la
promoción y extensión del Nodo Chile (iniciativa liderada por ANID), y su conexión
a redes globales de datos científicos, como la European Science Cloud. En Chile,
se recomienda superar el aislamiento de los datos científicos almacenados en
grandes silos, promoviendo una conexión nacional que, a través del Nodo Chile,
facilite la integración de las bases de datos chilenas con redes globales, tanto
para compartir como para recibir información.
6.2.5. Fragmentación de datos y problemas de interoperabilidad
Para enfrentar la fragmentación de datos y los problemas de interoperabilidad,
se recomienda desarrollar repositorios interoperables con formatos y
estándares que posibiliten el intercambio, localización, acceso y reutilización de
los datos. Además, se recomienda revisar constantemente los estándares de
metadatos, actualizando y manteniendo los metadatos en los repositorios del
Nodo Chile compatibles para integrarse a los sistemas globales.
Por lo anteriormente expuesto, se propone desarrollar modelos de datos
estandarizados, así como ontologías y vocabularios controlados, que faciliten el
intercambio e integración de datos FAIR entre diversas disciplinas y áreas de
investigación.
16
6.2.6. Calidad de datos y falta de documentación
La baja calidad y la falta de metadatos o documentación de datos sigue siendo
un problema en Chile. Esto refleja la ausencia de políticas sólidas de datos en
organizaciones públicas y privadas, tal como la falta de una política nacional de
gobernanza de datos. Se recomienda establecer normativas claras sobre la
gobernanza de datos y seguridad de datos a nivel nacional que respalden las
políticas institucionales y garanticen un manejo adecuado y una mejora en la
calidad de los datos.
Con el respaldo de leyes y directrices a nivel nacional se facilita la promoción e
implementación de políticas institucionales en el sector público y privado,
incluyendo la financiación de puestos clave, como responsables de gobernanza
de datos, curadores/as de datos y otros especialistas. Grandes entidades
públicas, como las universidades, que manejan una gran cantidad de datos,
algunos de ellos sensibles, necesitan contar con una política de datos bien
definida, además de profesionales dedicados que garanticen su implementación
efectiva.
6.2.7. Accesibilidad limitada
De la misma manera, la accesibilidad limitada a los datos requiere medidas
diferentes, según el motivo que existe detrás de esa limitación:
● Preocupaciones respecto a la propiedad de datos: Es importante
clarificar las políticas institucionales respecto a la propiedad de datos.
Para lograr esto, se hace necesario desarrollar acuerdos claros sobre el
uso de datos en las diferentes organizaciones que los gestionan y
utilizan. En el caso de las universidades, significa establecer directrices
que definen de manera precisa a quién pertenecen los datos de
investigación y en qué momento.
● Preocupaciones respecto a la privacidad: Para garantizar el adecuado
manejo de datos, es esencial colaborar estrechamente con los comités
éticos, para garantizar que cada conjunto de datos se publique tan
abierto como puede ser, pero tan cerrado como sea necesario; es decir,
se publique con el nivel de apertura permitido, pero con las restricciones
necesarias para proteger la privacidad. Además, los datos deben estar
acompañados de la licencia correspondiente que especifique
claramente las condiciones de uso y reutilización. En el caso de
organizaciones o institutos que tengan dudas sobre el impacto de los
datos en la privacidad de las personas, se recomienda realizar
evaluaciones de impacto en privacidad para mitigar posibles riesgos.
● Preocupaciones respecto a la seguridad de datos: Es necesario
desarrollar repositorios de acceso abierto que ofrezcan una alta
protección contra ataques y fraudes, que sean mantenidos de manera
regular y estén sujetos a auditorías y monitoreo constante. En ese
contexto, existen repositorios certificados con diferentes sellos de
seguridad, y se recomienda adoptar y usar esas mismas certificaciones
para los repositorios de Chile.
La implementación de los principios FAIR es un proceso continuo que demanda
un enfoque multifacético y colaborativo. Abordar de manera proactiva las
preocupaciones sobre propiedad, privacidad y seguridad, junto con fomentar
una cultura institucional que priorice la apertura y la transparencia, son pasos
clave para avanzar en la implementación efectiva de los principios FAIR.
17
6.3. Oficina GO FAIR Chile
6.3.1. La iniciativa GO FAIR internacional
GO FAIR es una iniciativa internacional autogestionada, cuyo objetivo es aplicar
los principios de datos FAIR. Se basa en comunidades nacionales de expertos/as
y partes interesadas, las llamadas redes de implementación, que llevan a cabo la
definición y creación de materiales y herramientas FAIR en su país. Dado que la
estructura de GO FAIR es altamente flexible, se adapta también a la realidad
chilena, con el apoyo estratégico de los responsables de GO FAIR US para la
región de América.
Las redes están acompañadas por Oficinas Nacionales de Apoyo, la
representación más concreta de GO FAIR en los distintos países. El propósito de
las Oficinas Nacionales de Apoyo es:
"Reconocer y apoyar los principios que constituyen la base de la Iniciativa GO
FAIR de redes de implementación independientes, si bien coordinadas".
(GO FAIR,
s. f.)
.
Las oficinas garantizan la participación de todos/as los/las interesados/as a nivel
nacional en la iniciativa y coordinan la organización. Por otra parte, las oficinas
están en coordinación con las Oficinas Internacionales de Apoyo y Coordinación,
instaladas actualmente en Leiden (Países Bajos), Hamburgo (Alemania) y París
(Francia). Aparte de las oficinas en Holanda, Alemania y Francia, existe la Oficina
GO FAIR US en San Diego, que promueve la coordinación con las iniciativas
nacionales GO FAIR en todo el continente americano.
La Oficina Internacional de Apoyo y Coordinación da soporte a las Oficinas
Nacionales de Apoyo en la planificación de sus actividades, pero no proporciona
respaldo financiero. Las oficinas son responsables de sus propios gastos y se
mantienen independientes de organizaciones con ánimo de lucro, aunque se
pueden alojar físicamente en otras instituciones. Colaboran estrechamente con
las autoridades nacionales para implementar los principios FAIR.
6.3.2. La Oficina Nacional de Apoyo en Chile
Se recomienda fundar y apoyar una Oficina Nacional de Apoyo en Chile. La oficina
GO FAIR Chile conectará a todos los grupos de interés con las universidades e
instituciones que formen parte de la red nacional FAIR, avanzando en la inclusión
de los principios FAIR en la investigación. Apoyará en el intercambio de buenas
prácticas entre la ANID, las universidades, centros y comunidades de
investigación, organizaciones públicas y privadas de financiación de la
investigación, junto con el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e
Innovación como facilitador. Además, coordinará las actividades de formación y
capacitación en los principios FAIR.
La instalación de una oficina ayudaría así a establecer una comunidad FAIR en
Chile, a trabajar en una directiva nacional clara para el ecosistema FAIR, y a
coordinarse tanto a nivel nacional como internacional con las partes interesadas,
las Oficinas Internacionales de Apoyo y Coordinación y las autoridades
gubernamentales para desarrollar un ecosistema FAIR en Chile.
La oficina GO FAIR sería un apoyo sustancial para que en Chile se acelere la
ciencia y la innovación, ahorre recursos en actividades de investigación y mejore
el retorno de inversiones para los contribuyentes. Además, Chile podría ser la
primera nación hispanohablante en tener una Oficina Nacional de Apoyo GO FAIR
18
en todo el mundo y unirse a los países líderes en el movimiento FAIR.
El paso previo desde el lanzamiento de esta Estrategia será la generación de
mesas de trabajo multidisciplinarias para poder denir el plan de acción y
seguimiento del mismo.
6.3.3. Divulgación
La estrategia de divulgación para implementar los principios FAIR en Chile debe
articularse en tres niveles complementarios: institucional, educativo y técnico-
cultural. A nivel institucional, es fundamental posicionar la iniciativa FAIR como
una política nacional oficial respaldada por ANID y el Ministerio de Ciencia,
Tecnología, Conocimiento e Innovación a través de canales formales de
comunicación gubernamental, eventos interministeriales y campañas digitales
que destaquen cómo esta transformación beneficiará al ecosistema de datos
nacional y en especial, al científico chileno. Este esfuerzo debe incluir
webinars
informativos para tomadores de decisiones, documentos de posición
estratégica y la promoción de casos de éxito nacional e internacional que
evidencien el retorno de inversión para quienes participan.
En el ámbito educativo, la divulgación se centrará en programas de capacitación
diferenciados según el público objetivo: sesiones estratégicas para directivos
de universidades, centros de investigación, sociedad civil y entidades
gubernamentales, talleres prácticos para
data stewards
, y módulos formativos
para investigadores y equipos técnicos. Estos programas serán difundidos a
través de redes académicas existentes, plataformas educativas nacionales,
alianzas con los proyectos InES de Ciencia Abierta, y difusión por parte de las
entidades gubernamentales participantes, complementados con un repositorio
centralizado de recursos educativos que incluya guías, infografías y videos
tutoriales adaptados al contexto chileno, posicionando los beneficios concretos
de los principios FAIR para cada segmento.
El tercer nivel abordará el cambio técnico-cultural mediante una estrategia de
comunicación que incluya comunidades de práctica, grupos de trabajo
interdisciplinarios y eventos participativos que promuevan la colaboración entre
diferentes sectores. Esto se complementará con la difusión de estándares
técnicos, buenas prácticas y herramientas para la implementación de
repositorios interoperables, destacando las ventajas de Chile como potencial
primer país hispanohablante con una Oficina Nacional GO FAIR. La estrategia
incluirá boletines periódicos, presencia en redes sociales especializadas y un
programa de embajadores y
data stewards
FAIR que actúen como
multiplicadores del conocimiento en sus respectivas instituciones, creando así
un movimiento nacional hacia la transformación digital del ecosistema de datos
nacional.
La divulgación debe ser una actividad transversal que fomente una cultura de
datos abiertos y promueva la colaboración entre instituciones, investigadores y
la sociedad civil. En este sentido, se sugiere establecer alianzas estratégicas con
medios de comunicación y redes académicas para amplificar el impacto de las
iniciativas FAIR en Chile.
19
7.Casos de éxito FAIR en Chile
Para iniciar esta sección, se enumeran algunas iniciativas de gobernanza a nivel
nacional y local. Luego, se detallan casos de éxito específicos en Chile.
7.1. Iniciativas de gobernanza a nivel nacional
● Política de acceso abierto a la información científica y a datos de
investigación financiados con fondos públicos de la [6];
● Plan de Gestión de Datos, Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo
ANID (2023) [15];
● Directrices de Metadatos y Mecanismos de Interoperabilidad; Agencia
Nacional de Investigación y Desarrollo ANID & Comité Técnico Asesor de
la Red de Apoyo a la Infraestructura Nacional de Acceso (INA) (2024) [16].
● 27 Proyectos Innovación en Educación Superior, Ciencia Abierta
(Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID), s. f.) [26]
7.2. Iniciativas de gobernanza a nivel regional
● LA Referencia apoyo a las estrategias nacionales de Ciencia Abierta en
América Latina y España (LA Referencia, s. f.) [27].
7.3. Iniciativas de gobernanza a nivel local
● Política de Ciencia Abierta de la Universidad Central de Chile. Universidad
Central de Chile (2023) [17];
● Declaración de interoperabilidad de metadatos Repositorio Institucional
Universidad Central de Chile (2024) [18];
● Plantilla del Plan de Gestión de Datos de la Universidad Central de Chile
(2023) [19]
● Plan de Gestión de Datos Universidad Católica de la Santísima
Concepción (2023) [20]
● Política Institucional de Ciencia Abierta de la Universidad de la Santísima
Concepción (2023) [21];
● Política de Ciencia Abierta de la Universidad del Desarrollo (2023) [22].
7.4. Evaluación de repositorios nacionales y plan de gestión de datos
(APA)
El proyecto InES Ciencia Abierta de la Universidad Central de Chile, financiado
por ANID generó una serie de documentos que permiten sentar las bases para el
inicio de la gestión de datos abiertos de investigación. En primer lugar, se
promulgó una Política de Ciencia Abierta que establece los ámbitos de acción,
promoción y apoyo a la comunidad para comenzar a reconocer e integrar
prácticas de ciencia abierta, incluido el fomento de los principios FAIR para los
datos de investigación. La política establece que es necesario completar un plan
de gestión de datos para toda investigación realizada en la universidad, así como
depositar los datos de investigación en el nuevo Repositorio Institucional.
Además, se hizo pública la Declaración de interoperabilidad de metadatos del
Repositorio Institucional de la universidad, para permitir que otros repositorios
puedan extraer datos, una práctica poco habitual según el estudio realizado por
Hartley y Abedrapo [23].
Finalmente, la implementación del Plan Nacional de Data Centers (PDATA) [24] en
Chile ofrece una oportunidad para acceder a infraestructura digital avanzada
20
que puede mejorar significativamente la gestión y almacenamiento de datos. Al
integrar los repositorios existentes y futuros con los data centers del PDATA, se
podría garantizar una mayor eficiencia en el procesamiento y resguardo de la
información. Esta sinergia no solo optimiza el acceso y la interoperabilidad de
los datos, sino que también promueve la colaboración entre instituciones
académicas, sociedad civil, gobierno y centros de datos, fortaleciendo el
ecosistema de investigación y desarrollo en el país. Además, al alinearse con las
políticas de sostenibilidad del PDATA, se asegura que el crecimiento de la
infraestructura digital sea responsable con el medio ambiente y las
comunidades locales.
7.5. Disponibilización de datos científicos de estaciones de
investigación
La Red de Centros y Estaciones Regionales de la Universidad Católica (RCER)
8
busca apoyar la investigación interdisciplinaria de investigadores/as de la
universidad a través de una red de centros y estaciones donde se desarrollan
actividades de investigación, docencia de pre y postgrado y la interacción con
los ecosistemas más relevantes del país. El proyecto liderado por la Iniciativa de
Ciencia de Datos de la Universidad Católica (UC) tiene como objetivo principal
poner a disposición datos para apoyar el desarrollo científico y maximizar el
aprovechamiento de la información para generar más conocimiento e impacto.
La iniciativa busca hacer accesibles datos relevantes, fomentando la
investigación interdisciplinaria y potenciando soluciones a problemas locales y
globales. Hacer que los datos estén disponibles es crucial para impulsar el
desarrollo científico, ya que permite a investigadores y académicos explorar
nuevas áreas de conocimiento, validar estudios previos y desarrollar
innovaciones que pueden tener un impacto significativo en diversas disciplinas.
Además, facilita la colaboración y el intercambio de información entre
investigadores, lo que puede conducir a descubrimientos más rápidos y
eficientes. Publicar datos de manera abierta promueve la transparencia en la
investigación y permite la reproducibilidad de los estudios, fortaleciendo la
confianza en los resultados científicos.
El proyecto enfrenta varios desafíos, como la gobernanza de datos, que implica
implementar políticas claras para garantizar la calidad, seguridad y privacidad de
los datos, estableciendo normativas sobre quiénes pueden acceder a los datos
y bajo qué condiciones. También se abordan cuestiones éticas y de
responsabilidad, asegurando que los datos se gestionan de manera ética,
protegiendo la privacidad de los individuos y respetando las normas legales y
éticas. Otro desafío es promover la interoperabilidad, facilitando que los datos
sean fácilmente compartidos y utilizados entre diferentes sistemas y
plataformas mediante el uso de estándares comunes.
Este esfuerzo se conecta estratégicamente con la apertura de una oficina de GO
FAIR en Chile, una iniciativa global que promueve la implementación de los
principios FAIR en la gestión de datos científicos. La oficina de GO FAIR en Chile
ayudará a fortalecer la infraestructura de datos en el país, promoviendo mejores
prácticas en la gestión de datos y facilitando la colaboración internacional.
7.6. Construyendo las bases de la ciencia abierta en la Pontificia
Universidad Católica de Chile
En el año 2021 la Universidad Católica de Chile, se adjudicó la ejecución del
proyecto “Construyendo las bases de la ciencia abierta en la Pontificia
Universidad Católica de Chile”, financiado por ANID. Este proyecto tuvo por
8
https://www.uc.cl/unidades-academicas/red-de-centros-y-estaciones-regionales-rcer-uc/
21
objetivo instalar y/o fortalecer capacidades en materia de gestión abierta de
publicaciones y datos científicos en la UC. En concreto, se buscó desarrollar un
ecosistema institucional de ciencia abierta, que consideraba los modelos de
operación, la participación de las personas, la publicación de los productos de la
investigación, la gestión de los datos y la instalación de una infraestructura
tecnológica estandarizada, abierta, independiente e interoperable con servicios
y aplicaciones de acuerdo a las políticas de acceso abierto de ANID y estándares
internacionales. El proyecto abordó cuatro pilares: Gobernanza y políticas,
Infraestructura y Servicios, Entrenamiento y Capacitación y Difusión y Redes.
Entre los documentos generados, podemos mencionar: Lineamientos sobre las
políticas de interoperabilidad entre sistemas y proyectos, Lineamientos para la
difusión y formación continua en el ámbito de la Ciencia Abierta, Lineamientos
para la aplicación de licencias Creative Commons a los resultados de
investigación y finalmente los Lineamientos sobre Política de Preservación Digital
de la UC [24].
22
8.Estrategia integrada para la
implementación de FAIR
Este capítulo presenta una estrategia operativa que transforma los
componentes identificados en el documento en acciones concretas para
alcanzar una política de datos FAIR robusta.
8.1. Gobernanza y Coordinación
Se propone la creación de una Red Nacional de Implementación FAIR (GO FAIR)
que integre al Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación, la
Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID), universidades, centros
de investigación, empresas, startups de datos y representantes de la
sociedad civil. Esta red facilitará la coordinación interinstitucional y la
colaboración en la toma de decisiones estratégicas. Además, se establece la
Oficina GO FAIR como eje central para articular y ejecutar la estrategia.
8.2. Infraestructura y Estándares
Desarrollar una infraestructura de datos que permita la interoperabilidad entre
repositorios actuales, mediante la adopción de identificadores persistentes
(DOI, ORCID, etc.) y metadatos estandarizados según los principios FAIR. Esto
creará la base técnica para integrar los distintos componentes y asegurar un
flujo de datos eficiente y accesible.
8.3. Capacitación y Desarrollo de Capacidades
Implementar un programa nacional de formación en ciencia abierta y datos
FAIR, que ofrezca cursos y talleres sobre estándares, gestión de datos,
interoperabilidad y ética de datos. Esta iniciativa fortalecerá las
competencias digitales en universidades y organizaciones, impulsando la
cultura de datos FAIR.
8.4. Marco Normativo, Financiamiento y Evaluación
Ajustar el marco regulatorio vigente, alineándolo con las leyes de protección
de datos y demás normativas pertinentes. Establecer fondos concursables y
promover alianzas público-privadas para garantizar la sostenibilidad de la
infraestructura. Finalmente, diseñar un sistema de monitoreo y evaluación que
permita medir el impacto y realizar ajustes dinámicos a la estrategia.
Esta propuesta integral busca ensamblar los componentes identificados,
generando el salto cualitativo necesario para la implementación exitosa de la
política de datos FAIR en Chile.
23
9. Bibliografía
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[10] Gobierno de Chile, “Desafíos Públicos: MinCiencia y Corfo lanzan el
primer programa de innovación abierta que vincula ciencia y
tecnología – Gob.cl”, Gobierno de Chile. Accedido: 17 de mayo de
2024. [En línea]. Disponible en: https://www.gob.cl/noticias/desafios-
publicos-minciencia-y-corfo-lanzan-el-primer-programa-de-
innovacion-abierta-que-vincula-ciencia-y-tecnologia/
9
[11] Gobierno de Chile, “Ministerios de Defensa y Ciencia firman convenio
para fomentar la investigación y la innovación en ciencia y tecnología
- Gob.cl”, Gobierno de Chile. Accedido: 17 de mayo de 2024. [En línea].
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[12] Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación, “Plan de
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[13] Laboratorio de Gobierno, “Permitido innovar: ¿Cómo podemos
desarrollar proyectos de ciencia de datos para innovar en el sector
público?” 2018.
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