Que las investigaciones agrícolas repliquen lo que desde hace décadas hace el sector de la medicina y la salud. Así se puede resumir la idea recomendada por un grupo de expertos que ven que, muchas veces, las conclusiones de la investigación en temas como aumento del rendimiento productivo, mejores estrategias frente a plagas y enfermedades según el cultivo, entre otros, no pueden ser usadas por las empresas y las autoridades del sector. Esto, debido a su falta de estandarización y sistematización.

De hecho, un proyecto de investigación internacional llamado Ceres2030, que ofrece recomendaciones basadas en inteligencia artificial para acabar con el hambre mundial, concluye que las necesidades de los pequeños agricultores están poco estudiadas. En esto se basa una publicación de la revista Nature, para señalar, a su vez, que “la síntesis de evidencia actual en el sector agrícola está atrasada y, en algunos casos, obsoleta”. Con esto, se refiere al hábito científico de generar investigaciones que resumen de manera sistematizada toda la evidencia disponible en un tema específico, y el cual es el insumo principal de organizaciones, como la FAO y la Organización Mundial de la Salud (OMS) para hacer sus recomendaciones.

“La síntesis de evidencia actual en el sector agrícola está atrasada y, en algunos casos, obsoleta”

Revista Nature

Según la publicación, sus comités de investigadores que orientan a los responsables a la toma de decisiones y organismos reguladores de todo el mundo, deben enfrentarse a una bibliografía que supera los 10 millones de registros solo en inglés. Sumado a esto, las reseñas de los estudios son escasas e incompletas, por lo que la comparación de resultados es muy compleja.

Conscientes de esta situación, actualmente hay tres organizaciones trabajando en implementar una red de colaboración llamada “The Juno Evidence Alliance” o simplemente Juno, una alianza entre CABI, organización intergubernamental inglesa sin fines de lucro que recopila información agrícola; la Universidad de Notre Dame en Indiana; y Havos.ai, empresa neoyorquina especializada en el aprendizaje automático para la síntesis de evidencias.

La red postula que existe una gran necesidad de políticas basadas en evidencia, en lugar de evidencia basada en políticas, sustentadas en el método científico y la revisión por pares. De esta forma, se ahorrarían miles de millones de dólares, dicen, en apoyar I+D en investigaciones que, muchas veces, ya se realizaron pero no se publicaron.

Hasta ahora, la colaboración ha recibido el financiamiento de la Fundación de Bill y Melinda Gates, quienes entregaron un fondo de US$3.000.000 para el proyecto y otros relacionados, mientras que el gobierno británico anunció que también tiene previsto financiar la alianza.

Además, proponen un modelo basado en la priorización de la evidencia científica, el establecimiento de directrices normativas y técnicas, el aceleramiento e innovación en la generación de conocimiento, entre otros lineamientos. La supervisora de innovación de evidencias de CABI, Mary O’Connor, dice que la inteligencia artificial podría reducir el tiempo que demora una revisión de evidencia de dos años a entre seis y ocho meses.

SEGUIR EL MODELO USADO EN MEDICINA HUMANA

Todo esto podría emular al organismo que apoya la medicina humana. ‘Cochrane’ es una organización benéfica londinense que desde los años noventa publica revisiones de evidencia sanitaria. La Organización Mundial de la Salud (OMS), entre otros organismos, toma sus recomendaciones para la creación de directrices para médicos y pacientes. Si bien existen investigaciones de Cochrane relacionadas con los alimentos, gran parte de las necesidades de investigación que requieren los sistemas alimentarios quedan fuera de sus estudios.

Es por esto que Juno comenzará a operar durante este año y su primer objetivo será evaluar la bibliografía disponible sobre nutrición, agricultura y cambio climático. El objetivo es identificar áreas en que la investigación actual satisface o no las necesidades de la población, de manera de poder elaborar directrices para que los investigadores generen conocimiento que sea comparable a otros estudios.

La idea de estandarizar los resultados de investigación va de la mano con definir conceptos que se comprendan de igual manera en todo el sector. Por ejemplo, en el caso de “pequeño agricultor”, su entendimiento puede variar según la investigación, y lo que para un estudio es un pequeño productor, para otro se considera mediano productor, lo que dificulta la búsqueda de información y soluciones.

Para que una iniciativa como esta funcione y perdure en el tiempo, debe contar con financiamiento a largo plazo, domicilio institucional, y aceptación y reconocimiento internacional. Según Joachim von Braun, economista agrario de la Universidad de Bonn, Alemania, “estas iniciativas necesitan legitimidad, de lo contrario los gobiernos no escucharán sus consejos”. Es justamente esto lo que busca Juno.

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