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De la parcela a la prueba: resolver el reto de la trazabilidad con IA geoespacial

El reto de verificar el origen de los productos básicos

El reto de verificar el origen de los productos básicos

En los marcos normativos actuales, demostrar el origen de los productos ya no es opcional, sino que es esencial desde el punto de vista operativo y jurídico. Sin embargo, para las empresas que gestionan miles de proveedores en cadenas de suministro fragmentadas, verificar el origen de cada zona de producción sigue siendo un gran reto.

Marvin aborda este reto combinando inteligencia geoespacial, inteligencia artificial avanzada y una profunda experiencia en el uso del suelo.


El contexto

El cambio climático ha aumentado las exigencias de transparencia, especialmente en el sector privado. Las expectativas en materia de sostenibilidad y los requisitos de gobernanza empresarial están creciendo rápidamente. Al mismo tiempo, los cambios geopolíticos, las políticas comerciales cambiantes y las regulaciones en torno al abastecimiento responsable, los aranceles, las sanciones y las restricciones relacionadas con la deforestación se están convirtiendo en riesgos empresariales críticos.  Según la CEPE, como se muestra en el gráfico siguiente, hay cuatro fuerzas principales que están empujando a las empresas a adoptar sistemas de trazabilidad: la demanda de los consumidores, las expectativas de los inversores, la presión regulatoria y los beneficios relacionados con el negocio (CEPE, 2023).

¿Qué está impulsando la demanda de trazabilidad?

Fuente: UNECE (2023). Libro blanco sobre la mejora de la trazabilidad y la transparencia para unas cadenas de valor sostenibles en la economía circular.

La creciente presión, combinada con la creciente descentralización de las cadenas de suministro mundiales, ha convertido la trazabilidad en una prioridad estratégica y operativa. Las materias primas suelen pasar por múltiples intermediarios, agregadores informales y canales de abastecimiento indirectos, lo que dificulta enormemente la visibilidad y el control, especialmente para las empresas que operan en sectores que requieren un uso intensivo de la tierra [(UNECE, 2023, §45)].

En este contexto, se espera que las empresas actúen con la debida diligencia no solo durante la incorporación de proveedores, sino también de forma continua. Los criterios de evaluación van mucho más allá del precio y la calidad, y ahora abarcan datos de geolocalización, historial de uso del suelo y exposición a riesgos normativos. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones carecen de acceso a datos coherentes a nivel de explotación agrícola en todas las parcelas de producción y niveles de proveedores, lo que dificulta la verificación del cumplimiento.

¿Por qué es tan difícil la trazabilidad completa?

Los sistemas tradicionales de cadena de suministro se crearon con el objetivo de garantizar la transparencia, no la precisión espacial. Como resultado, los puntos de recogida a menudo no registran ni verifican el origen exacto de los productos. En su lugar, los datos se agregan con frecuencia a nivel municipal o regional. A falta de datos verificables y georreferenciados, las empresas deben basarse en suposiciones, registros incompletos o información autodeclarada, ninguno de los cuales cumple con las exigencias de los marcos normativos, como el EUDR.

Esta brecha entre las expectativas normativas y la realidad operativa de las cadenas de suministro fragmentadas no es meramente teórica, sino que está bien documentada en la investigación aplicada. Un estudio de caso de Costa de Marfil ofrece una ilustración concreta de lo difícil que es trazar el origen del suministro en la práctica, incluso con metodologías y herramientas avanzadas.

Ejemplo: caso concreto: trazado de las cadenas de suministro del cacao en Costa de Marfil

El estudio Transparencia, trazabilidad y deforestación en la cadena de suministro del cacao de Costa de Marfil utilizando el método de Información Espacialmente Explícita sobre los Sistemas de Producción y Consumo (SEI-PCS) revela lo complejo que puede ser el mapeo de la cadena de suministro. Los investigadores analizaron las exportaciones de cacao en Costa de Marfil vinculándolas con cooperativas, compradores autorizados y regiones subnacionales mediante cinco pasos: análisis de datos comerciales, mapeo de cooperativas, estimación de la producción y teledetección de la exposición a la deforestación, como se ilustra en el gráfico siguiente.



Figura. Esquema de la cadena de suministro del cacao en Costa de Marfil, con el abastecimiento procedente de cooperativas marcado en amarillo, es decir, las exportaciones vinculadas a cooperativas declaradas, incluyendo también los pequeños volúmenes adquiridos a compradores autorizados conocidos; el abastecimiento indirecto en verde, es decir, las exportaciones que no pudieron vincularse a cooperativas o compradores (adquiridas a través de compradores sin licencia) para los comerciantes que revelaron sus proveedores; el abastecimiento desconocido en azul, es decir, las exportaciones de comerciantes opacos que no revelaron sus proveedores.

Fuente: IOP Science, Transparencia, trazabilidad y deforestación en la cadena de suministro del cacao de Costa de Marfil.

Aunque algunos comerciantes revelaron que se abastecían directamente de 710 cooperativas, gran parte del suministro procedía de rutas indirectas o intermediarios autorizados con datos de ubicación solo aproximados. Incluso con sofisticadas simulaciones de Monte Carlo y datos satelitales, el estudio solo pudo vincular el cacao con departamentos, no con fincas o parcelas específicas. Esto pone de relieve la brecha entre las prácticas actuales de trazabilidad y la precisión necesaria para el cumplimiento de la normativa.

🇧🇷 En las cadenas de suministro agrícolas de Brasil persisten retossimilares .

Los productores y exportadores brasileños se enfrentan a una presión cada vez mayor, ya que tanto la normativa mundial como la nacional exigen una mayor transparencia y responsabilidad en lo que respecta a la deforestación y las prácticas de uso de la tierra.

Por ejemplo, investigaciones recientes revelaron el cultivo de aceite de palma en tierras amazónicas recientemente deforestadas, lo que pone de relieve los riesgos actuales relacionados con la deforestación y la insuficiente supervisión de las cadenas de suministro de la región. (Climate Change News, 2025).

Estos avances ponen de relieve la urgente necesidad de contar con herramientas de verificación precisas a nivel de explotación agrícola para garantizar el cumplimiento de las normativas mundiales y locales, como el Código Forestal Brasileño y el EUDR.

El reto de la trazabilidad terrestre

Incluso con herramientas como las imágenes satelitales y la geolocalización, varios problemas complican la trazabilidad a nivel de campo, por ejemplo:

  • Cambios en el aspecto del campo: las etapas de crecimiento de los cultivos, la nubosidad y los cambios estacionales pueden distorsionar las imágenes, lo que dificulta la segmentación correcta de la tierra.

  • Ciclos de rotación cortos: los múltiples ciclos de siembra y cosecha al año hacen que las imágenes recientes puedan no reflejar con precisión los cultivos actuales.

  • Límites irregulares de los campos: los campos a menudo no tienen bordes claros y rectos y pueden contener múltiples tipos de cultivos, lo que complica la cartografía automatizada.

  • Prácticas agrícolas mixtas: el uso parcial de los campos o la mezcla de cultivos por parte de los agricultores supone un reto para los enfoques de modelización estándar.

Estos factores se combinan para hacer que la trazabilidad terrestre precisa y fiable sea un reto complejo y continuo para la verificación de la cadena de suministro.

Cómo estamos abordando esto en Marvin con IA 

En Marvin, combinamos tecnología avanzada con una amplia experiencia en uso del suelo y cumplimiento normativo para ofrecer una trazabilidad real, no solo estimaciones. Nuestra plataforma integra imágenes satelitales, inteligencia artificial e inteligencia geoespacial para cartografiar y supervisar el suelo con precisión.

Como explica nuestro investigador de inteligencia artificial geoespacial, el Dr. Rotem M., que tiene un máster en Ciencias y un doctorado en Informática:

Investigador en inteligencia artificial geoespacial, Dr. Rotem M., MSc, PhD

«En Marvin, no solo estimamos el uso del suelo. Lo verificamos con precisión. Hemos creado una plataforma de inteligencia geoespacial que fusiona imágenes satelitales, teledetección, inteligencia artificial y experiencia en cumplimiento normativo para ofrecer una verdadera trazabilidad sobre el terreno. Integramos la visión artificial y los modelos fundamentales en nuestra pila de IA, lo que nos permite realizar cartografías precisas y escalables, incluso en terrenos fragmentados y que cambian rápidamente. Mediante la aplicación de los últimos avances en IA geoespacial y de teledetección, transformamos los datos satelitales sin procesar en información útil diseñada para la complejidad del mundo real. Ya sea para el cumplimiento de la cadena de suministro, el seguimiento de la deforestación o la agricultura regenerativa, Marvin está ampliando los límites de lo que puede hacer la inteligencia territorial».

Al mismo tiempo, reconocemos que la tecnología por sí sola no es suficiente. Cada empresa opera en un contexto distinto, determinado por su cadena de suministro, su ubicación geográfica y su exposición a la normativa. Como destaca Rotem:

«Creemos que la verdadera innovación se produce en la intersección entre la tecnología avanzada y el pensamiento experto. Aunque integramos las últimas herramientas de IA en nuestra plataforma, no dependemos de ellas ciegamente. Nuestro equipo aporta una profunda experiencia en el sector, interpretamos, adaptamos y desarrollamos lo que nos ofrece la tecnología. Por eso hemos desarrollado nuestra propia metodología, para adaptar las soluciones a la realidad única de cada cliente. Cada cadena de suministro, región y normativa presenta sus propias complejidades, por lo que nuestra tecnología cuenta con inteligencia local y cobertura comercial global integradas, diseñadas para mitigar los riesgos medioambientales, de cumplimiento normativo y físicos mediante soluciones de trazabilidad personalizadas».

Esta combinación de inteligencia artificial avanzada y experiencia personalizada es lo que nos permite convertir los datos satelitales sin procesar en acciones estratégicas y reales, como se ilustra en la imagen siguiente.

Del satélite a la estrategia: cómo Marvin convierte los datos terrestres en información útil

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Esto significa que nuestros clientes reciben información fiable y detallada directamente relacionada con sus cadenas de suministro, lo que les ayuda a adelantarse a los requisitos normativos y, al mismo tiempo, les abre nuevas oportunidades de mercado. Este nivel de precisión permite a nuestros clientes demostrar la trazabilidad con confianza, sin necesidad de estimaciones.

No creemos en los atajos. Ofrecemos claridad, precisión y confianza, ayudándole a reducir riesgos, acceder a nuevos mercados y convertir la trazabilidad en una ventaja competitiva.

Si la trazabilidad es una prioridad para su negocio, construyamos juntos el camino adecuado hacia el futuro. Solicite una demostración.

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