Por qué compartir datos precompetitivos de primera milla

Un pequeño productor que vende cacao o café a tres compradores a lo largo de algunas temporadas puede quedar registrado tres veces, ver la misma parcela mapeada tres veces y responder tres encuestas con preguntas parecidas. Cada comprador paga su propia versión de los mismos datos de primera milla, y ninguno tiene la imagen completa. Por eso conviene permitir que los compradores traten parte de este trabajo como precompetitivo, cuando así lo eligen.

¿Qué significa “precompetitivo” en la primera milla?

El trabajo precompetitivo es el que todos los actores necesitan, el que no da a nadie una ventaja comercial por hacerlo en solitario y el que se vuelve más fiable cuando se hace en conjunto. En la primera milla, cuatro cosas encajan en esa descripción, para los compradores que deciden ponerlas en común:

1. La detección de fraude entre compradores: señales que solo aparecen cuando se comparan datos de varios compradores.
2. El conocimiento agronómico: qué funciona en qué suelos, con qué clima y para qué cultivo, a partir de muchas fincas.
3. El acceso a los productores para encuestas: un canal con consentimiento y compensación para hacer preguntas a los productores, en lugar de que cada organización construya el suyo.
4. Registros comunes de productores: los datos básicos y verificados de un productor que varios compradores acuerdan mantener en común en lugar de volver a recopilarlos.

Lo que sigue siendo privado por defecto es todo lo que un comprador aporta y en lo que compite: su registro de productores, los polígonos de sus parcelas, precios, volúmenes, condiciones contractuales, primas, relaciones con proveedores, estrategia de abastecimiento. Nada pasa de privado a común salvo que el comprador lo decida, en las condiciones que fijan juntos los compradores participantes.

¿Por qué elegirían los compradores poner en común parte del trabajo de primera milla?

Porque duplicarlo cuesta mucho y a menudo produce peores datos.

• Costo. Controlar el fraude, desarrollar asesoramiento agronómico y llegar a los productores para encuestas exige trabajo de campo y experiencia. Lo que los compradores ponen en común se paga una vez, no por separado en cada comprador.
• Calidad. Cuando los compradores acuerdan mantener registros comunes de productores, cada corrección beneficia a todos ellos. Cuando hay cinco versiones separadas, los errores se corrigen en una y persisten en cuatro.
• El tiempo de los productores. Cuando los compradores ponen en común sus encuestas, al productor se le pregunta una vez, no diez. El cansancio ante las encuestas es real y deteriora las respuestas.
• Coherencia. Con el EUDR (Reglamento de la UE sobre Deforestación), la misma parcela puede aparecer en las declaraciones de diligencia debida de varios compradores. Un control en común entre compradores puede señalar versiones contradictorias sin que ningún comprador entregue sus polígonos.

¿Cómo revela el intercambio fraudes que ningún comprador ve por sí solo?

Algunos de los problemas de integridad más importantes son invisibles para un solo comprador:

• Una parcela declarada por dos proveedores, o a nombre de dos productores distintos.
• Volúmenes que superan lo que pueden producir las parcelas de un productor, una vez sumadas todas las ventas a todos los compradores. Un comprador ve un volumen plausible; la suma entre compradores no lo es.
• Identidades prestadas: la identidad de un productor en regla usada para blanquear producto de otro origen.
• El mismo productor registrado con datos distintos en diferentes cadenas de suministro.

El EUDR enumera expresamente el riesgo de mezcla con productos de origen desconocido y la prevalencia de la falsificación de documentos y datos entre los criterios que los operadores deben considerar en su evaluación de riesgos (artículo 10, apartado 2, letras h) y j)). La detección de fraude puesta en común entre compradores hace medibles esos riesgos.

Los controles entre compradores no exigen que los compradores vean los datos de los demás. Cuando los compradores ponen en común la detección de fraude, la comparación se ejecuta en la red y devuelve solo la señal a la parte interesada: “esta parcela también está declarada en otro lugar”, “este volumen no es coherente con la capacidad de este productor”. Los datos comerciales subyacentes siguen siendo privados.

¿Por qué poner en común el conocimiento agronómico?

El conocimiento agronómico mejora con el número y la diversidad de fincas de las que se nutre. Un comprador con algunos miles de productores en una región aprende despacio; los compradores que ponen en común lo que saben de muchas regiones y cultivos aprenden más rápido. Los productores se benefician directamente: mejores recomendaciones sobre plagas, poda, sombra, suelos y adaptación al clima, en su idioma, cuando las piden.

También aquí la IA ayuda: responde las preguntas de los productores a partir de un cuerpo verificado de conocimiento agronómico, en apoyo de los productores y de los equipos que trabajan con ellos.

¿Y la privacidad y el control de los productores?

Precompetitivo no significa público, y nunca significa impuesto. El modelo solo funciona si:

• Los compradores eligen: nada de lo que aporta un comprador se pone en común salvo que lo decida, en las condiciones que fijan juntos los compradores participantes.
• Los productores dan su consentimiento sobre lo que se recopila y quién puede usarlo, y pueden ver lo que se guarda sobre ellos.
• El acceso se limita a fines concretos: un comprador ve los datos de los productores que le abastecen, para los fines que el productor aceptó.
• Los datos comerciales siguen siendo privados para cada comprador.
• Se aplica la legislación de protección de datos. Cuando el derecho de la UE es pertinente, el Reglamento General de Protección de Datos (Reglamento (UE) 2016/679) fija las reglas sobre consentimiento, limitación de la finalidad y derechos de los interesados.

Para los compradores, el control del productor no es una restricción que haya que sortear. Es una reducción del riesgo: el consentimiento es una base legal, la procedencia es clara y los datos que los productores entregan a sabiendas suelen ser más precisos. También evita la dependencia de un proveedor: los datos pertenecen al productor, no a quien los recopiló.

¿Por qué es el momento adecuado?

Los requisitos de las leyes de diligencia debida como el EUDR, y de marcos más amplios como la CSDDD, descansan sobre los mismos hechos de primera milla: quién es el productor, dónde cultiva, qué pasó en esa tierra y cómo se movió el producto. Todos los compradores necesitan estos hechos. Construirlos por separado multiplica el costo y fragmenta la verdad.

Unos 500 millones de pequeños productores cultivan en el mundo. Ninguna empresa, programa o gobierno los registrará y apoyará a todos por sí solo. Un espacio privado para cada participante, con la opción de poner en común lo que ninguno debería pagar dos veces, es la forma de sumar esfuerzos.

¿Cómo hace Farmer1st posible el trabajo precompetitivo?

Farmer1st es la infraestructura de primera milla construida en torno a los productores: una red controlada por los productores donde empresas, gobiernos y organizaciones recopilan, verifican y comparten datos de origen, y construyen sobre ella los servicios que necesitan.

En Farmer1st, todo lo que aporta un comprador es privado por defecto: su registro de productores, los polígonos de sus parcelas, sus precios, volúmenes y relaciones con proveedores. Cuando los compradores de una cadena de suministro lo acuerdan, la red les permite poner en común la detección de fraude entre compradores, el conocimiento agronómico en que se basa el agrónomo con IA, el acceso a productores para las encuestas a productores y registros comunes de productores, en las condiciones que fijan juntos. Precompetitivo por elección, nunca como condición. Cada comprador conecta la red con las herramientas que ya usa mediante la integración de datos. Conozca más sobre la red precompetitiva y la trazabilidad de primera milla.