Cómo el software de cumplimiento EUDR refuerza la evaluación de riesgos a nivel de parcela: el árbol de decisión de KOLTIVA
Nota editorial
A medida que las empresas se enfrentan a una creciente complejidad en el cumplimiento del Reglamento de la Unión Europea sobre productos libres de deforestación (EUDR), comprender cómo convergen los datos, la tecnología y las evidencias para respaldar la diligencia debida se ha vuelto fundamental. Este artículo refleja el liderazgo intelectual y la perspectiva técnica de Furqonuddin Ramdhani, codirector de Producto y Tecnología (Co-Chief Product-Technology Officer) de KOLTIVA, cuyo trabajo se centra en impulsar la trazabilidad, el análisis geoespacial y las soluciones digitales de cumplimiento para las cadenas de suministro agrícolas globales.
Las perspectivas presentadas en este artículo ofrecen una visión de cómo las metodologías estructuradas de evaluación de riesgos, la verificación en campo y la inteligencia geoespacial pueden ayudar a las organizaciones a transformar los requisitos de cumplimiento en decisiones transparentes y justificables, respaldadas por evidencias.
Resumen ejecutivo
El Reglamento de la Unión Europea sobre productos libres de deforestación (EUDR) ha transformado fundamentalmente la manera en que las empresas demuestran el cumplimiento normativo en las cadenas de suministro agrícolas. El cumplimiento ya no puede basarse únicamente en las declaraciones de los proveedores. Ahora, las empresas deben determinar dónde se produjeron las materias primas, verificar que las áreas de producción estén libres de deforestación posterior al 31 de diciembre de 2020 y demostrar el cumplimiento de la legislación aplicable en el país de producción.
Para las organizaciones que se abastecen de caucho, aceite de palma, cacao, café, soja y otras materias primas asociadas al riesgo de deforestación, el desafío no consiste simplemente en recopilar más datos. El verdadero reto es convertir diversas fuentes de información —como el análisis geoespacial, los datos de campo, las declaraciones de los productores, la documentación sobre legalidad y los registros de trazabilidad— en decisiones coherentes basadas en evidencias.
Para abordar este desafío, KOLTIVA ha desarrollado una metodología estructurada de árbol de decisión para el EUDR que combina inteligencia geoespacial, verificación de la legalidad, evidencias recopiladas en campo y flujos de trabajo de evaluación de riesgos. Este enfoque ayuda a las organizaciones a tomar decisiones de cumplimiento transparentes, justificables y escalables.
Índice
Una cadena de suministro puede contar con una lista de productores, declaraciones de proveedores y registros de transacciones y, aun así, carecer de las evidencias necesarias para demostrar dónde se produjo una materia prima y si su origen cumple los requisitos regulatorios aplicables.
Este es uno de los principales desafíos a los que se enfrentan las empresas al prepararse para el Reglamento de la Unión Europea sobre productos libres de deforestación (EUDR). Las cadenas de suministro pueden involucrar a múltiples intermediarios, áreas de producción fragmentadas, documentación inconsistente y una visibilidad limitada sobre el historial de uso del suelo. Sin un método estructurado para evaluar estos factores, las empresas pueden tener dificultades para identificar qué orígenes requieren una investigación adicional y qué evidencias siguen faltando.
Por qué las cadenas de suministro agrícolas necesitan un enfoque estructurado para el cumplimiento normativo
El cumplimiento del EUDR exige mucho más que recopilar documentos y mantener registros de proveedores. Las empresas deben establecer un vínculo verificable entre el origen de la producción, el historial de uso del suelo, los requisitos legales aplicables y su proceso de diligencia debida.
Esto representa un desafío importante para las cadenas de suministro agrícolas, especialmente aquellas que involucran a miles de pequeños productores, múltiples intermediarios, áreas de producción fragmentadas y distintos niveles de documentación. En estos entornos, un mayor volumen de datos no se traduce automáticamente en mejores resultados de cumplimiento. Las organizaciones necesitan una metodología coherente que permita transformar la información disponible en evidencias verificables y decisiones concretas.
En virtud del Reglamento de la Unión Europea sobre productos libres de deforestación (EUDR), el cumplimiento se basa en tres requisitos diferenciados. Primero, producción libre de deforestación: las materias primas pertinentes no deben haberse producido en terrenos sujetos a deforestación después del 31 de diciembre de 2020. Segundo, legalidad: los productos deben cumplir la legislación pertinente del país de producción, incluidos los requisitos aplicables relativos a los derechos de uso de la tierra, la protección del medioambiente, el trabajo, los derechos humanos y otras obligaciones legales.
Tercero, diligencia debida: los operadores deben llevar a cabo los procedimientos de diligencia debida exigidos y presentar una Declaración de Diligencia Debida (Due Diligence Statement, DDS) a través del Sistema de Información de la UE antes de introducir los productos pertinentes en el mercado de la UE o exportarlos, según corresponda. Estos requisitos están interrelacionados, pero cada uno debe abordarse de manera independiente; cumplir uno no compensa el incumplimiento de otro.
Cumplir los tres requisitos exige mucho más que asignar una puntuación de riesgo. Requiere un proceso estructurado que evalúe sistemáticamente las evidencias de distintos proveedores, materias primas y regiones de abastecimiento.
Las empresas suelen plantearse una pregunta sencilla: «¿Cómo pueden las empresas evaluar de manera coherente a miles de productores, proveedores, parcelas de producción, documentos, registros geoespaciales e información local para obtener una evaluación del cumplimiento transparente y justificable?»
Aquí es donde una metodología de evaluación estructurada se vuelve esencial. En lugar de depender de interpretaciones subjetivas, cada criterio de evaluación puede vincularse a niveles de riesgo y pasos de verificación predefinidos. Esto permite a las organizaciones evaluar los indicadores de cumplimiento de manera coherente en diferentes regiones, proveedores y sistemas de producción, al tiempo que facilita la identificación de lagunas de información, inconsistencias y posibles riesgos que requieren una investigación adicional.
Un árbol de decisión para el cumplimiento del EUDR ofrece una forma práctica de aplicar esta metodología. Al organizar los criterios de evaluación, las evidencias disponibles y los pasos de verificación en una secuencia lógica, ayuda a los usuarios a determinar qué deben comprobar, qué hallazgos requieren un análisis más exhaustivo y qué medidas pueden ser necesarias antes de llegar a una conclusión sobre el cumplimiento.
Es importante destacar que un árbol de decisión no debe considerarse un dictamen de cumplimiento automático ni definitivo. Se trata de una herramienta de apoyo a la toma de decisiones que orienta las evaluaciones, señala posibles riesgos e identifica áreas que requieren una investigación, mitigación o subsanación adicionales. El objetivo es respaldar un proceso de diligencia debida documentado y ayudar a demostrar que se ha evaluado el riesgo de incumplimiento y, cuando sea necesario, que se ha reducido a un nivel despreciable, de conformidad con los requisitos del EUDR.
Furqonuddin Ramdhani, codirector de Producto y Tecnología (Co-Chief Product-Technology Officer) de KOLTIVA, afirma:«El cumplimiento del EUDR requiere un enfoque sistemático para validar los datos sobre el origen de la producción, evaluar las evidencias geoespaciales y verificar la legalidad conforme a criterios de riesgo definidos. El desafío técnico consiste en integrar la geolocalización a nivel de parcela, el análisis de los cambios en el uso del suelo, la trazabilidad de los proveedores y la verificación documental en un marco de evaluación coherente. Cuando estos datos se evalúan conjuntamente mediante una metodología estructurada basada en riesgos, las empresas pueden identificar lagunas de información, señalar posibles incumplimientos y establecer una base más transparente, fundamentada en evidencias, para sus decisiones de diligencia debida».
Dentro del árbol de decisión EUDR de KOLTIVA: dos fuentes de evidencias
El árbol de decisión EUDR de KOLTIVA transforma las dos condiciones establecidas en el artículo 3 del EUDR —producción libre de deforestación y producción legal— en una secuencia de preguntas estructuradas. Cada secuencia concluye con una clasificación de riesgo bajo, medio o alto. Todas las ramificaciones del árbol se basan en una de dos fuentes de evidencias: datos secundarios evaluados mediante análisis documental y de escritorio, y datos primarios recopilados directamente de los productores y sus parcelas. Ninguna de las dos fuentes es suficiente por sí sola. El árbol está diseñado para que cada fuente permita contrastar y verificar la otra.
Fuente 1: Inteligencia geoespacial y evaluación documental
El árbol comienza con la parcela. Cada polígono registrado en KoltiTrace, nuestra plataforma de trazabilidad, se superpone a mapas nacionales y globales de uso del suelo para responder a las dos preguntas iniciales del árbol:
¿Está la parcela libre de deforestación posterior al 31 de diciembre de 2020?
La cobertura forestal en la fecha de corte se compara con las capas de datos sobre deforestación y degradación forestal. Una señal de deforestación no constituye una conclusión definitiva. En su lugar, activa una revisión documental y una verificación en campo antes de registrar cualquier hallazgo.
¿Se encuentra la parcela en un terreno autorizado para la producción?
El polígono se contrasta con las áreas protegidas y las clasificaciones nacionales de uso del suelo, como las áreas forestales estatales de Indonesia. Su ubicación determina en qué punto la parcela se incorpora al árbol de decisión de legalidad de la tierra y, por tanto, qué documentos pueden aceptarse como prueba.
A escala nacional, los índices de acceso público aportan contexto sobre la corrupción, el riesgo de elusión normativa, la complejidad de la cadena de suministro, la presencia de pueblos indígenas y la clasificación de riesgo por país de la UE. Este contexto ayuda a determinar qué peso probatorio pueden tener los documentos procedentes de ese país.
Fuente 2: Encuestas a productores y sobre parcelas, con documentación de respaldo
Los mapas no permiten determinar quién posee o tiene derechos sobre la tierra, cómo se trata a los trabajadores ni si se pagan los impuestos correspondientes. La fuente de encuestas aborda estas cuestiones mediante árboles de decisión de cumplimiento para los ocho indicadores de legalidad establecidos en el artículo 2(40):
Las preguntas a nivel de productor abarcan los derechos de terceros, el consentimiento libre, previo e informado (CLPI), los derechos humanos y laborales, y los impuestos.
Las preguntas a nivel de parcela abarcan la legalidad de la tierra, la protección medioambiental y el historial de desmonte.
Cada respuesta tiene asignado previamente un resultado de riesgo bajo, medio o alto, de modo que una misma respuesta siempre genera la misma clasificación.
Los documentos cargados, como certificados de propiedad de la tierra, permisos, recibos fiscales y contratos, se adjuntan al registro de la parcela correspondiente. La mera carga de un documento no constituye una prueba por sí sola. Cada documento se verifica teniendo en cuenta los siguientes aspectos:
Su coherencia con las demás evidencias disponibles.
Los hechos que realmente permite demostrar.
El sistema o la autoridad que lo ha emitido.
La probabilidad de que haya sido falsificado o expedido de forma irregular, considerando el contexto de corrupción identificado en la Fuente 1.
Donde convergen las dos fuentes de evidencias
Cuando la declaración de un productor contradice los mapas, la discrepancia se investiga; no se resuelve automáticamente a favor de ninguna de las dos fuentes. Por ejemplo, un productor puede declarar que no se han realizado quemas después de 2020, mientras que una alerta de incendio posterior a esa fecha se encuentra dentro del polígono de su parcela. O bien, puede declarar que no hay turberas en su terreno cuando la capa geoespacial correspondiente indica su presencia. En estos casos, el indicador no recibe una clasificación hasta que se realiza una revisión documental y, si la discrepancia persiste, una verificación en campo.
A continuación, cada indicador adopta la clasificación de mayor riesgo entre sus respuestas, sin calcular promedios. Las reglas relacionadas con los bosques toman el resultado más desfavorable entre los indicadores de derechos de uso de la tierra y protección medioambiental. Del mismo modo, los resultados geoespaciales y los obtenidos mediante encuestas se combinan aplicando el mismo principio. Una parcela solo puede alcanzar una conclusión de riesgo despreciable cuando se confirma que está libre de deforestación y todos los indicadores de legalidad presentan un riesgo bajo, ya sea directamente o tras aplicar medidas de mitigación.
Los ocho indicadores de legalidad que sustentan una evaluación estructurada
La legalidad rara vez se reduce a una pregunta de sí o no. Las cadenas de suministro agrícolas operan en entornos jurídicos complejos que abarcan la gobernanza de la tierra, la normativa laboral, la fiscalidad, los requisitos medioambientales y el comercio internacional. El árbol de decisión de KOLTIVA organiza la evaluación de legalidad en torno a ocho indicadores, cuyo nivel de evaluación depende del ámbito al que corresponda cada uno.
Un marco estructurado de legalidad puede evaluar ocho categorías fundamentales:
Derechos sobre la tierra. Evaluación de la propiedad, la tenencia y los derechos de uso de la tierra, así como de los certificados, permisos y documentos justificativos correspondientes.
Protección medioambiental. Evaluación de las quemas, la gestión de productos químicos y residuos peligrosos, las licencias medioambientales, los cuerpos de agua, la gestión de pendientes, las turberas, los hábitats de fauna silvestre y el control de plagas y enfermedades.
Normas y reglamentos relacionados con los bosques. Evaluación del cumplimiento de las obligaciones de gestión forestal, las restricciones aplicables a las áreas protegidas, los requisitos medioambientales y la normativa sobre conversión del uso del suelo.
Derechos de terceros. Evaluación de las reclamaciones de las comunidades, las consultas realizadas de buena fe y los conflictos relacionados con el uso de la tierra.
Derechos laborales. Revisión de los contratos laborales, la protección de los trabajadores, las condiciones de empleo y la legislación laboral aplicable.
Derechos humanos. Evaluación de las condiciones que afectan a las personas y comunidades involucradas en las actividades de producción.
Consentimiento libre, previo e informado (CLPI). Evaluación de si las comunidades potencialmente afectadas y los pueblos indígenas han sido consultados mediante procesos adecuados, cuando corresponda.
Fiscalidad, lucha contra la corrupción, comercio y aduanas. Evaluación de las evidencias fiscales relacionadas con la actividad agrícola y de los requisitos pertinentes comprendidos en el alcance definido por la metodología.
Una característica importante de este marco es que los indicadores no se evalúan todos en el mismo nivel. Los derechos de uso de la tierra y la protección medioambiental se evalúan por parcela, mientras que las preguntas relacionadas con los derechos de terceros, los derechos humanos y laborales, el CLPI y los impuestos se recopilan a nivel de productor y se aplican a las parcelas registradas por ese productor. Los resultados relativos a las normas forestales se derivan de los indicadores de derechos de uso de la tierra y protección medioambiental.
Esta distinción tiene implicaciones prácticas. Un productor puede obtener una evaluación satisfactoria en materia laboral, mientras que una de sus parcelas presenta problemas de uso de la tierra aún sin resolver. A la inversa, un hallazgo relacionado con un indicador evaluado a nivel de productor puede afectar a la evaluación de todas las parcelas registradas a su nombre.
Al separar los indicadores y sus respectivos niveles de evaluación, esta metodología ayuda a las empresas a comprender dónde se origina un problema y qué registros o actividades requieren mayor atención.
¿Qué determina que una parcela presente un riesgo bajo, medio o alto?
El árbol de decisión de KOLTIVA aplica un criterio de clasificación predefinido: cada respuesta de la encuesta se asigna a un resultado en función de lo que demuestra. La diferencia entre riesgo bajo, medio y alto no depende simplemente de la gravedad percibida de un tema, sino de si las evidencias demuestran el cumplimiento, una laguna aún sin resolver o un incumplimiento efectivo.
Riesgo bajo: cumplimiento demostrado mediante evidencias. Una clasificación de riesgo bajo significa que se cumple el requisito y que se dispone de las evidencias justificativas correspondientes. También puede aplicarse cuando un requisito realmente no resulta aplicable, siempre que se documente el fundamento de esa conclusión.
Riesgo medio: una laguna de información o una situación desconocida. Esta clasificación indica que falta un control, que una declaración no cuenta con evidencias suficientes o que el productor desconoce si una obligación resulta aplicable. Señala un aspecto que requiere atención, pero no demuestra por sí sola que se haya producido un incumplimiento. Según la metodología, estos hallazgos suelen abordarse mediante medidas de mitigación y verificación.
Riesgo alto: incumplimiento, daño irreversible o negativa deliberada. Esta clasificación indica que la respuesta demuestra un acto ilícito, un daño irreversible o una negativa deliberada a cumplir. La metodología exige evidencias del acto o incumplimiento, en lugar de basarse únicamente en la posibilidad de que se haya producido.
Estas distinciones hacen que la clasificación sea más informativa que una simple lista de verificación. Permiten determinar si un caso requiere recuperar documentación, reforzar los controles, realizar verificaciones adicionales o escalarse porque se ha identificado un incumplimiento.
Cómo la trazabilidad digital y la inteligencia geoespacial respaldan la diligencia debida basada en evidencias para la preparación ante el EUDR. Software de cumplimiento EUDR
Un árbol de decisión solo es útil en la medida en que dispone de información que respalde sus evaluaciones. Las herramientas de trazabilidad digital y análisis geoespacial pueden ayudar a las empresas a organizar los datos necesarios para la evaluación, identificar inconsistencias y mantener un registro más claro de las evidencias revisadas.
Las capacidades de trazabilidad digital de KOLTIVA, incluida KoltiTrace MIS, pueden respaldar la recopilación y gestión de información sobre productores y cadenas de suministro. Cuando se dispone de datos pertinentes, las capacidades geoespaciales, como Land Use Tracker, pueden contribuir al análisis de los cambios en el uso del suelo y a la identificación de posibles señales relacionadas con la deforestación. Software de cumplimiento EUDR
Estas capacidades responden a necesidades complementarias.
Datos de productores y parcelas ayudan a establecer el origen de las materias primas pertinentes.
Registros de trazabilidad digital permiten conectar la información sobre la producción con las actividades de la cadena de suministro.
Análisis geoespacial facilita el examen del historial de uso del suelo y la identificación de posibles problemas.
Gestión de evidencias ayuda a organizar la información justificativa e identificar lagunas documentales.
Flujos de trabajo de evaluación estructurada permiten a los equipos determinar qué cuestiones requieren verificaciones adicionales o un seguimiento posterior.
La integración de estas capacidades puede reducir la fragmentación entre la recopilación de datos, el análisis y la toma de decisiones operativas. También puede ayudar a las empresas a mantener un registro más coherente de cómo se evaluaron y abordaron los problemas identificados.
Furqonuddin afirma: «Las imágenes satelitales proporcionan una visibilidad fundamental del historial de uso del suelo, pero el análisis geoespacial por sí solo rara vez es suficiente para determinar el cumplimiento. El valor reside en combinar los resultados de la teledetección con las evidencias recopiladas en campo, los límites de las parcelas y la documentación justificativa. Solo conectando estos conjuntos de datos pueden las organizaciones establecer una comprensión fundamentada y justificable de las condiciones de producción».
«Uno de los conceptos erróneos más comunes es creer que el cumplimiento puede verificarse únicamente mediante la recopilación de documentos. En realidad, cada documento debe evaluarse dentro de su contexto operativo y geográfico. Los sistemas de verificación digital nos permiten vincular directamente las declaraciones, los permisos y los registros justificativos con los productores y las parcelas, lo que genera una trazabilidad más sólida y evaluaciones más fiables», añadió.
Tras la evaluación de riesgos a nivel de parcela, el siguiente paso consiste en registrar los hallazgos y determinar qué medidas deben adoptarse. La metodología EUDR de KOLTIVA establece un proceso de cinco etapas: registrar, señalar, mitigar, volver a verificar y concluir.
Primero, registrar. Cada respuesta de la encuesta, su clasificación de riesgo asignada y el documento justificativo se registran en relación con la parcela y el productor correspondientes.
Segundo, señalar. Las parcelas que no cumplen los requisitos se marcan en un mapa interactivo, donde los usuarios pueden consultar el estado de cumplimiento de cada parcela y los motivos específicos que lo justifican.
Tercero, mitigar. Para cada hallazgo de riesgo medio o alto, se asigna una medida de mitigación con un plazo definido, una persona responsable identificada y una fecha de nueva verificación.
Cuarto, volver a verificar. La parcela se evalúa nuevamente utilizando el mismo árbol de decisión. Un hallazgo solo se cierra cuando cambian las evidencias que lo sustentan, no simplemente cuando vence el plazo establecido.
Quinto, concluir. El proceso concluye cuando todos los indicadores presentan un riesgo bajo y se cumple el criterio de ausencia de deforestación. En esta etapa, la parcela puede respaldar una conclusión de riesgo despreciable e incluirse en la declaración de diligencia debida.
La metodología también especifica la información que se pone a disposición de los compradores: mapas de deforestación y de autorización del uso del suelo para cada parcela de origen, el estado de cumplimiento de cada parcela y sus justificaciones, los detalles por indicador, el historial documental y una lista abierta de acciones pendientes para los hallazgos de riesgo medio y alto.
Este proceso vincula cada evaluación de riesgos con las evidencias que la sustentan y las medidas necesarias para abordar los hallazgos pendientes, proporcionando una base documentada para la decisión final de diligencia debida.
Transformar los requisitos de cumplimiento en decisiones fundamentadas y justificables
El cumplimiento del EUDR no se determina a partir de un único mapa, documento, índice de riesgo o base de datos.
Requiere una evaluación estructurada de múltiples fuentes de evidencias, incluida la información geoespacial, los datos de trazabilidad y los indicadores de legalidad pertinentes.
Un árbol de decisión para el cumplimiento del EUDR ofrece una forma práctica de conectar estos elementos.
Cuando está bien diseñado, no simplifica el cumplimiento ignorando su complejidad. Por el contrario, facilita su gestión al establecer una ruta coherente desde la recopilación de evidencias hasta la evaluación, validación, mitigación y decisión final.
Para las empresas que operan en las cadenas de suministro de cacao, aceite de palma, caucho, café, soja, ganado bovino y otras materias primas agrícolas, esta estructura puede resultar especialmente valiosa. El futuro de las cadenas de suministro libres de deforestación dependerá no solo de disponer de mejores datos, sino también de confiar más en cómo se interpretan esos datos.
Las organizaciones mejor preparadas para desenvolverse en este entorno serán aquellas capaces de desarrollar procesos de cumplimiento basados en evidencias que sean lo suficientemente coherentes para escalar, lo suficientemente flexibles para reflejar los contextos locales y lo suficientemente transparentes para superar un escrutinio riguroso.
Para las organizaciones que están preparando sus cadenas de suministro para cumplir con el EUDR, combinar la trazabilidad, la inteligencia geoespacial y los flujos de trabajo estructurados de cumplimiento puede proporcionar una base más sólida para transformar requisitos regulatorios complejos en acciones concretas de diligencia debida.
KOLTIVA trabaja en los ámbitos de la trazabilidad, los datos a nivel de productor, la inteligencia geoespacial y el cumplimiento normativo de las cadenas de suministro para ayudar a las organizaciones a reforzar las evidencias que respaldan sus procesos de abastecimiento y diligencia debida.
Sobre el editor y el experto del sector
Editor: Gusi Chandikasari, especialista en redes sociales (Social Media Specialist) de KOLTIVA.
Experto del sector: Furqonuddin Ramdhani, codirector de Producto y Tecnología (Co-Chief Product-Technology Officer) de KOLTIVA.
Furqonuddin Ramdhani es codirector de Producto y Tecnología de KOLTIVA, donde impulsa el desarrollo de soluciones tecnológicas que refuerzan la trazabilidad de las cadenas de suministro agrícolas, la inteligencia geoespacial y el cumplimiento normativo. Centrado en transformar los complejos desafíos de las cadenas de suministro en sistemas digitales escalables, supervisa la innovación en productos y tecnología que integra datos de trazabilidad, seguimiento del uso del suelo y evaluación de riesgos para respaldar la toma de decisiones basada en evidencias.
Su trabajo se centra en impulsar el papel de la tecnología para facilitar cadenas de suministro agrícolas transparentes, verificables y sostenibles, ayudando a las empresas a adaptarse a requisitos regulatorios en evolución, como el Reglamento de la Unión Europea sobre productos libres de deforestación (EUDR).
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