Image: REUTERS/Bruno Kelly
En 2019, el mundo se vio afectado por los incendios forestales que arrasaron las zonas tropicales como la Amazonía brasileña, los bosques secos del Chaco sudamericano y las selvas tropicales del sudeste asiático.
Detrás de la mayoría de estos incendios hubo intentos deliberados de talar bosques para dar paso a productos como la soja, la carne de res y el aceite de palma.
Si bien las imágenes de los incendios y su destrucción se volvieron rápidamente virales, parte de la información crucial se ocultó en gran medida a la vista: los actores globales que se beneficiarían de la producción de productos en la tierra recién despejada. Ya sea que lo sepan o no, y muchos pueden no saberlo, las acciones de empresas, inversores, gobiernos y otros en estas cadenas de suministro son fundamentales para combatir la deforestación futura.
Los datos correctos pueden ayudar a identificar prioridades para la acción, ya sea para fortalecer la aplicación en el terreno, cambiar las prácticas de abastecimiento y las relaciones comerciales o guiar las decisiones de inversión.
¿Pero cuáles son los datos correctos? ¿Cuánto tenemos ya? ¿Y cómo aprovechamos su potencial?
La revolución de los datos convoca visiones tentadoras de conjuntos de datos cada vez más detallados, de datos cuantitativos que miden lo que antes no se podía medir. Pero aunque a veces se necesitan nuevos datos, ya sea para reducir la deforestación o abordar algún otro desafío urgente de sostenibilidad, no siempre es necesario pagar por soluciones de datos nuevas y costosas. En cambio, a menudo se trata de ser más creativos en el uso de los datos que ya tenemos.
Aquí hay cuatro formas de aprovechar los datos para detener la deforestación en las cadenas de suministro.
1. No asuma que necesita los datos más detallados para impulsar el cambio.
A menudo se supone que necesitamos los datos satelitales de mayor resolución o la trazabilidad más detallada de la granja a la mesa antes de que podamos tomar medidas efectivas sobre la sostenibilidad de la cadena de suministro.
Esperar constantemente el próximo salto hacia adelante en los datos puede generar demoras e incluso convertirse en una excusa para la inacción.
En muchos casos, ya tenemos datos suficientemente detallados, y más detalles no necesariamente ayudan. Por ejemplo, las imágenes satelitales a una resolución de menos de un metro, y la frecuencia de revisión sub-diaria, ya están disponibles para prácticamente cualquier lugar del planeta. Estas imágenes pueden tener aplicaciones realmente alucinantes, pero a menudo son completamente superfluas para determinar dónde está ocurriendo la deforestación o dónde arden los bosques.
Y aunque la trazabilidad de la granja a la mesa parece ideal, los productos como la soja y la palma se agregan y procesan tantas veces a lo largo de las cadenas de suministro que la trazabilidad física a menudo no es práctica ni, al final, significativa.
Cuando se trata de usar datos, debemos buscar el punto óptimo entre lo que es tan de grano grueso como para no decirnos nada y una escala tan fina como para no ser factible.
2. Busque formas nuevas y creativas de utilizar los datos existentes.
El poder de una gran cantidad de datos radica en su uso para fines para los que no estaba destinado originalmente.
Muchas agencias y actores muy alejados de la agenda de sostenibilidad están recopilando conjuntos de datos potencialmente útiles. De hecho, el mapeo completo de la cadena de suministro de Trase utiliza datos recopilados para otros fines, como registros de impuestos y declaraciones de aduanas. Por ejemplo, Trase recientemente utilizó registros de movimientos de ganado recolectados originalmente para controles sanitarios para conectar proveedores indirectos de ganado con mataderos brasileños, información esencial en un país donde el ganado se mueve con frecuencia entre las instalaciones a cientos de kilómetros de distancia durante toda su vida. Los datos de Trase sobre las cadenas de suministro de exportación de carne brasileña ahora reflejan la deforestación en las regiones de producción originales, no solo el último corral de engorde temporal en el que se quedó el ganado, un avance importante que no requirió datos nuevos.
3. No solo conecte datos, conecte conjuntos de datos.
El mundo está inundado de conjuntos de datos, en negocios, finanzas, salud, educación, ciencia y sostenibilidad. La comparación de puntos de datos individuales dentro del mismo conjunto de datos puede decirnos mucho sobre tendencias y patrones dentro de lo que los datos originalmente debían medir, pero podemos desbloquear aún más información al vincular diferentes conjuntos de datos.
Primero, Trase atribuyó el riesgo de deforestación a compradores y mercados específicos al combinar datos de deforestación con estadísticas de producción subnacionales, registros de impuestos de compañías productoras y comerciales, conjuntos de datos de aduanas y envíos. Estamos mejorando constantemente la confiabilidad de nuestro mapeo, o mapeando nuevas cadenas de suministro, integrando otros conjuntos de datos, como los datos del matadero mencionados anteriormente.
Cuando vincula un par de conjuntos de datos, de repente se hacen posibles otras conexiones, como vincular a los inversores indirectamente con el riesgo de exposición a la deforestación a través de las compañías que poseen e invierten, o el uso de datos de movimiento de animales. Los investigadores de Trase también han combinado datos comerciales con datos sobre movimientos de barcos individuales y emisiones de gases de efecto invernadero y contaminantes del aire para calcular las emisiones asociadas con el envío de productos a diferentes mercados de consumo.
La iniciativa de transparencia de la cadena de suministro de Trase (www.trase.earth) se basa en esta suposición. Combina fuentes de datos para mapear las cadenas de suministro de todo un producto, como las exportaciones brasileñas de soya, desde regiones productoras subnacionales, a través de empresas comerciales, hasta los países que importan la soja.
Sin saber exactamente qué granja produjo qué soja, esto es suficiente detalle para vincular los mercados y las empresas clave con el riesgo de deforestación específico y localizado. Por ejemplo, China importó más de 50 millones de toneladas de soja de diferentes partes de Brasil en 2017, pero el 80% del riesgo de deforestación se concentró en una región, Matopiba, en el norte del Cerrado brasileño, que contribuyó con solo el 8% del suministro. Esta es información suficiente para que los compradores sepan dónde necesitan comprometerse e invertir más, incluso mediante la adquisición de nueva infraestructura e instalaciones de soja, para mejorar la sostenibilidad de su abastecimiento.
4. No te distraigas con la próxima gran cosa.
Resista la ceguera de la promesa del último conjunto de datos nuevo o la innovación en tecnología de la información. La realidad es que la mayoría de las innovaciones están destinadas a decepcionar o fallar, drenando nuestra atención, energía y recursos, y haciéndonos creer que lo que ya tenemos no es lo suficientemente bueno.
Tiempo para la acción
Existe una necesidad urgente de tomar medidas decisivas para cambiar el comercio mundial de productos básicos a una base más sostenible, frenar el aumento de la deforestación y evitar otra temporada de incendios devastadores en estos frágiles e invaluables desiertos tropicales.
Los datos correctos pueden ayudar a garantizar que estamos tomando medidas efectivas, pero las brechas de datos rara vez deberían ser una excusa para no hacer nada. Esto es cierto tanto para los investigadores que trabajan en soluciones prácticas a problemas de sostenibilidad, como para las empresas y los gobiernos que buscan información procesable para implementar soluciones. No podemos arriesgarnos a que invertir en datos se convierta en el objetivo final.
Antes de asumir que necesitamos más datos, siempre pregunte: ¿Qué podemos aprender de los datos que ya están disponibles? ¿Cuánto necesitamos saber para impulsar un cambio positivo? La respuesta a la primera pregunta es a menudo más de lo que pensamos, y la respuesta a la segunda es a menudo menos de lo que suponemos.
La necesidad de más y mejores datos nunca desaparecerá, pero muchas de las respuestas a las preguntas sobre dónde y cómo debemos tomar medidas se encuentran en los datos que ya están allí. Ahora, debemos ser más creativos al usarlos.
Fuente: Toby Gardner @@tobyagardner Senior Research Fellow, Stockholm Environment Institute en World Economic Forum (weforum.org)