De describir la realidad a predecirla: entrevista a Fernanda Peset
Históricamente, nuestra especie ha buscado comprender el mundo en el que vive. La Ciencia de Datos es una de las herramientas que desarrollamos para comprender la realidad, extrayendo información y descubriendo patrones que permitan tomar decisiones estratégicas. Este campo interdisciplinario se ha convertido en una amalgama de conocimiento necesaria para explotar el alud de datos en el que estamos sumergidos. Hablamos sobre ello con Fernanda Peset, Catedrática de la Universidad Politécnica de València y coordinadora del proyecto DATAUSE sobre datos y agricultura.
—¿Cómo se pasa de acceder a una serie de datos a tomar una decisión informada?
Esta pregunta es un clásico en los sistemas de organización del conocimiento. El escalamiento desde los datos hasta la sabiduría está modelado en lo que Jennifer Rowley ya acuñó en 2007 como la jerarquía DIKW, por sus siglas en inglés: en la base de la pirámide se encuentran los datos, seguidos por la información y el conocimiento. En la punta de la pirámide se encuentra la sabiduría. Dicho de otro modo, a los datos individuales se les va añadiendo contexto, se van enriqueciendo hasta poder tomar una decisión que tenga sentido en el contexto en el que sucede el fenómeno.
Dar sentido a los datos es situarlos en un ambiente donde no solo sean capaces de describir la situación, sino que faciliten la toma de decisiones utilizando funciones matemáticas avanzadas que salten de la descripción de la realidad a la predicción de situaciones en el futuro.
—¿Cuáles son las ventajas de aplicar los datos a la producción de alimentos?
La alimentación es un asunto de calado para todas las sociedades y como cualquier proceso productivo está generando datos cuyo análisis puede ser la base de una mejora en el sector. Y no me refiero solo a la producción, sino a toda la cadena de suministro: desde la obtención de materia prima hasta la distribución al consumidor.
Dicho así parece algo incuestionable, además de fácil… pero para que los datos sean productivos se necesitan unas destrezas determinadas, lo que se conoce como inteligencia de negocio. El quid reside en que, así como la distribución suele concentrarse en empresas suficientemente potentes para analizar datos y desarrollar estrategias, la producción en la mayoría de los países tiene una gestión individual en forma de granjas familiares que no son conscientes del valor de los datos. Todavía…
—La FAO está trabajando en varias iniciativas para acercar datos abiertos a los pequeños productores. ¿Consideras que es importante que puedan acceder a los datos? ¿Por qué?
El trabajo de FAO es realmente encomiable. Cuenta con proyectos innovadores y plataformas absolutamente libres que podrían interesar a los productores como la Plataforma de conocimientos sobre agricultura familiar. Pero las personas que trabajan en el campo siguen necesitando formación, además de protección, ya que es un sector con colectivos especialmente vulnerables que pueden estar al límite de la subsistencia. Lo que es indudable es que el manejo de información y datos permite mejorar la gestión interna de su producción, así como conocer recursos externos, que pueden marcar una diferencia a la hora de producir (por ejemplo, los precios de los productos en los mercados cercanos).
—¿Cómo aplicar datos a nuestros sistemas alimentarios puede ayudarnos a alcanzar modelos más sostenibles?
Según la FAO, las políticas públicas que reconocen la diversidad y complejidad de los retos enfrentados por los agricultores familiares son clave para acabar con el hambre y alcanzar sistemas agrícolas y alimentarios eficientes e inclusivos. Estas políticas deben sustentarse sobre evidencias que muestren la realidad de los sistemas alimentarios. Se ha demostrado que gran parte de los usuarios de datos abiertos es la propia administración, que los utiliza para generar estas políticas.
—Tener acceso a los datos no significa saber ponerlos en contexto ni aplicarlos adecuadamente. ¿Qué obstáculos enfrenta la agricultura familiar a la hora de sumarse a este cambio de paradigma?
En mi opinión hay dos factores que dificultan a la agricultura familiar hacer productivos los datos. Por un lado, que algunas personas están poco profesionalizadas. Son explotaciones de carácter familiar con poca o nula capacidad de acción si no cuentan con alguna ayuda externa. En segundo lugar, la dificultad intrínseca de explotar los datos propios y ajenos. Aun teniéndolos disponibles, se debe contar con herramientas que faciliten el análisis y la interpretación para que realmente aporten inteligencia al negocio.
En este sentido, la capacitación es fundamental y no puedo dejar de citar la iniciativa de AIMS-OEKC, que articula formación relevante para los productores primarios, como Farm Data Management, Sharing and Services for Agriculture Development.
—¿Alguna herramienta útil que facilite la aplicación de datos?
Dado que la utilidad de los datos depende del contexto, debemos ceñirnos a la realidad de cada país. El portal de datos español, por ejemplo, recoge las aplicaciones que han reutilizado sus datasets. Por mencionar alguna, la app Cropti Zoom, gratuita para móviles Android, combina datos abiertos con su aplicación para gestionar de forma integral una explotación y crear un cuaderno agrario compatible con la legislación española.
—Además de la producción, los datos son útiles en otras instancias de nuestros sistemas alimentarios…
Indudablemente han marcado la diferencia, como sucede con la logística de la distribución. Una parte de nuestro proyecto DATAUSE investiga la aplicación de blockchain para gestionar las reservas de alimentos y excedentes destinados a fines humanitarios. Aplicar esta estructura a la cadena logística podría contribuir al éxito de la meta 2.c del ODS 2: Hambre 0, que promueve adoptar medidas que aseguren el buen funcionamiento del mercado y faciliten el acceso a información para limitar la volatilidad de los precios de los alimentos.
Si a los productores excedentarios se les incentiva para incluir los datos en un instrumento seguro, la gestión de esos sobrantes podría realizarse de forma más justa para productores y países receptores de excedentes.
—¿Queda mucho camino por recorrer?
Absolutamente. Desde hacer disponibles datos que realmente sean útiles a mejorar su usabilidad. Más allá de abrir datos, también han de crearse algoritmos éticos.
Un análisis avanzado puede interrogar datos combinados de varias fuentes cuya respuesta sea capaz de predecir situaciones futuras. En definitiva, pasar del dato inerte al dato productivo implica concebir preguntas significativas. Esto es un escenario con un gran potencial y que contiene tan alta dosis de creatividad como lo puede tener el arte. Técnica, ciencias sociales y humanidades se unen para mejorar la sociedad en un camino que está por trazar.
