En el mundo moderno de la agricultura y la producción de alimentos, las empresas generan vastas cantidades de registros digitales. Cada vez que un sensor mide la temperatura de un tanque de leche, una computadora registra el peso de una cosecha o un sistema rastrea el movimiento de un cargamento, se crea una entrada digital. Durante décadas, la suposición ha sido que estos registros digitales son lo mismo que la prueba. Si una computadora dice que una vaca fue alimentada, la lógica dictaba que la vaca fue alimentada. Sin embargo, un nuevo estudio desafía esta ecuación simple. Argumenta que tener un registro digital no es lo mismo que tener una afirmación verificable. El hecho de que exista un número en una pantalla no significa que un observador independiente pueda observar los eventos originales, seguir los pasos realizados para calcular ese número y confirmar que el resultado es verdadero. Esta distinción es profundamente importante para cualquiera que dependa de las empresas alimentarias para saber si son honestas sobre su calidad, su sostenibilidad o su eficiencia. Si una empresa afirma que sus sistemas digitales han mejorado la salud de su ganado o la sostenibilidad de sus procesos, esa afirmación debe estar respaldada por una cadena de evidencia que pueda reconstruirse desde cero, no solo por un número final en un tablero de control.

Los investigadores Oksana Makovoz y Sergii Lysenko se propusieron investigar qué tan bien se mantiene esta cadena de evidencia en el mundo real. Se centraron en las industrias agrícola y alimentaria, un sector donde los eventos físicos, como el crecimiento de los animales o el rendimiento de los cultivos, son gestionados cada vez más por complejos sistemas digitales. El equipo examinó doce empresas diferentes, cinco con sede en Ucrania y siete firmas internacionales, analizando sus informes públicos, sus divulgaciones de sostenibilidad y sus datos operativos. Su objetivo no era contar cuántas computadoras poseían estas empresas, sino ver si las afirmaciones específicas hechas en sus informes podían reconstruirse de forma independiente. Plantearon una pregunta simple pero difícil: si un externo quisiera demostrar que una afirmación empresarial específica era cierta, ¿podría rastrearla hasta el evento original, identificar quién fue el responsable de este y comprender exactamente cómo se calculó el número final?

Los investigadores encontraron un patrón claro en la evidencia que recopilaron. En cada uno de los casos que estudiaron, las empresas informaron con éxito sus resultados finales. Ya fuera el volumen total de leche producido, el número de huevos procesados o la ganancia de peso diaria del ganado, estos resultados operativos siempre eran visibles. Sin embargo, la historia cambiaba cuando los investigadores buscaban los pasos seguidos para llegar allí. En tres de cada cuatro casos, las empresas proporcionaron algún detalle sobre los mecanismos o controles digitales que utilizaban. Pero cuando se trataba de la pieza más crítica del rompecabezas —evidencia clara de quién era el responsable de los datos y si los registros podían ser auditados— la imagen se volvía mucho menos clara. En más de la mitad de los casos, los informes públicos no contenían información lo suficientemente específica para vincular un número final directamente con una persona o sistema responsable. Aunque las empresas a menudo describían sus procesos generales de gobernanza y supervisión, rara vez proporcionaban el rastro específico, paso a paso, necesario para reconstruir una sola afirmación desde sus cimientos.

El estudio utilizó un método llamado análisis de sensibilidad para probar cuánto de esta información faltante era una brecha real frente a una simple cuestión de detalle. Cuando los investigadores permitieron información parcial —como descripciones generales de responsabilidad en lugar de nombres específicos— el número de casos con evidencia suficiente aumentó significamente. Esto sugiere que la mayoría de las empresas sí tienen sistemas de gobernanza implementados, pero a menudo los mantienen en un nivel alto que no se conecta directamente con los números específicos que publican. La diferencia es sutil pero vital: un informe puede decir "tenemos controles estrictos", que es una declaración amplia de intención, pero no muestra el registro específico de quién ingresó los datos y cómo se modificaron para llegar a la cifra final. Sin ese vínculo específico, la afirmación sigue siendo difícil de verificar de forma independiente.

Para comprender el impacto práctico de estos hallazgos, los investigadores analizaron ejemplos específicos de cómo las empresas informaron sobre los cambios en su desempeño. Una gran empresa ucraniana, Astarta, informó un aumento del treinta y cinco coma cinco por ciento en la producción de leche entre 2020 y 2025. La empresa también documentó que había implementado nuevos sistemas digitales de gestión ganadera durante este tiempo. Si bien el crecimiento en la producción fue real y medible, los registros públicos no proporcionaron suficiente detalle para separar el efecto de los sistemas digitales de otros factores, como el simple hecho de que la empresa comprara más vacas. Los investigadores concluyeron que, aunque los sistemas digitales existían y la producción creció, era imposible demostrar que los sistemas digitales fueron la causa del crecimiento basándose en la evidencia disponible.

Otro caso involucró a una empresa llamada KSG Agro, que reportó una mejora del ocho coma diecinueve por ciento en la ganancia de peso diaria de su ganado. Este es un resultado positivo que podría sugerir una intervención digital exitosa. Sin embargo, la propia documentación de la empresa establecía explícitamente que la mejora se debía a una mejor genética, no a la tecnología digital. En este caso, los investigadores encontraron que la cadena de evidencia era lo suficientemente fuerte como para rechazar la idea de que los sistemas digitales fueran los responsables, a pesar de que el resultado fuera positivo. Esto resalta un hallazgo clave del estudio: un buen resultado no demuestra automáticamente que un sistema digital lo haya causado. Si la cadena de evidencia apunta a una causa diferente, como la genética o el clima, esa causa debe ser aceptada, independientemente de cuán avanzada sea la tecnología de la empresa.

Un tercer ejemplo provino de una empresa llamada Ovostar, que experimentó un cambio significativo en la cantidad de huevos procesados frente a los producidos. Los datos mostraron un cambio claro en el flujo de productos, pero los informes públicos no identificaron un mecanismo digital específico que explicara este cambio. Los investigadores encontraron que, si bien el cambio operativo era real, el vínculo con una causa digital faltaba en la documentación. En un cuarto caso, una empresa llamada YASENSVIT tenía un sistema de control digital bien documentado para la gestión del agua en sus naves avícolas. El sistema estaba claramente diseñado y la arquitectura era visible. Sin embargo, los registros públicos no incluyeron las marcas de tiempo específicas de cuándo se reconocieron las alarmas ni con qué rapidez respondió el sistema. Sin estos detalles, era imposible verificar si el sistema realmente mejoró la velocidad o la calidad de la respuesta, aun cuando el sistema en sí mismo fuera real.

Estos ejemplos ilustran el problema central que aborda el estudio. Los investigadores argumentan que las organizaciones a menudo tratan la transformación digital como un problema de adopción tecnológica, asumiendo que comprar el software adecuado creará automáticamente confianza. En cambio, proponen que la confianza depende de una capacidad organizacional específica que llaman verificabilidad de la evidencia. Esta capacidad no se trata de tener la tecnología más avanzada, sino de diseñar procesos que preserven la historia de cómo se creó un número. Requiere mantener un registro de quién hizo qué, cómo se cambió la información y por qué se tomó una decisión específica. Si falta cualquier parte de esta cadena, la afirmación final no puede ser plenamente verificada, sin importar cuán sofisticada parezca la tecnología subyacente.

El estudio sugiere que, para que las empresas se beneficien realmente de la transformación digital, deben cambiar la forma en que piensan sobre sus registros. En lugar de solo recolectar datos para producir un informe final, deben diseñar sus sistemas para asegurar que cada afirmación pueda rastrearse hasta su origen. Esto significa mantener registros detallados de las correcciones, identificar a las personas o sistemas específicos responsables de cada paso y asegurar que las reglas utilizadas para calcular los resultados sean claras y accesibles. Los investigadores encontraron que, cuando las empresas hacen esto, reducen el esfuerzo requerido para que agentes externos verifiquen sus afirmaciones. Cuando no lo hacen, crean un vacío donde la confianza debe otorgarse sin pruebas.

Los hallazgos tienen implicaciones importantes para la forma en que vemos la sostenibilidad y la calidad en la cadena de suministro de alimentos. A medida que más empresas realizan afirmaciones sobre su impacto ambiental o el bienestar animal, la capacidad de verificar esas afirmaciones se vuelve crucial. El estudio muestra que tener un sistema digital no es suficiente para probar que una afirmación es verdadera. La evidencia debe ser completa, desde el evento original hasta la declaración final. Si una empresa no puede mostrar la cadena de evidencia completa, sus afirmaciones permanecen sin verificar, independientemente de lo positivos que parezcan los resultados. Esto no significa que las empresas estén mintiendo; simplemente significa que el registro público no contiene suficiente información para probar la historia detrás de los números.

En última instancia, la investigación señala la necesidad de un nuevo enfoque para la gestión de la evidencia digital. Sugiere que el valor de los registros digitales no reside en su volumen, sino en su capacidad para contar una historia completa y reconstruible. Para las empresas del sector alimentario, esto significa que el siguiente paso en su viaje digital no es solo recolectar más datos, sino organizarlos de manera que permitan a cualquiera seguir el camino desde la granja hasta el informe final. Al hacerlo, pueden convertir simples registros digitales en evidencia defendible que construya una confianza genuina con consumidores, reguladores y socios. El estudio concluye que, sin este enfoque de "evidencia por diseño", la promesa de la transparencia digital seguirá siendo solo eso: una promesa, en lugar de una realidad.