La escalabilidad de una tecnología climática no puede explicarse multiplicando por el número de granjas un buen resultado obtenido en una sola. En los ensayos con varias granjas, hay que comprobar si los efectos y los costos se mantienen ante diferencias de especie, estación, alimentación y personal operativo. El capítulo 15 de Tecnología y soluciones para demostrar la reducción de carbono propone evaluar la expansión mediante condiciones de verificación, y no mediante el calendario.
Primero, definamos los conceptos y el alcance de aplicación
En la etapa de expansión hay que comprobar no solo la reproducibilidad de las mediciones, sino también la de la capacitación y el mantenimiento. Examine cómo cambian la calidad de los datos y los costos cuando varían la experiencia del personal responsable y el apoyo presencial. Cuanto más se amplía la recopilación, más importantes son los procedimientos de revisión y corrección de errores. La decisión de aplazar o detener la expansión debe incluir los contratos vigentes y las cargas para las granjas. No se limite a declarar un fracaso: registre qué condiciones habría que corregir y qué otros usos podrían ser posibles. Es necesario aplicar los mismos criterios al evaluar razones para avanzar y para detenerse.
Si las preguntas del ensayo y los criterios de decisión se definen de antemano, los participantes también entenderán para qué se recopilan los registros. Aunque los resultados difieran de lo esperado, conserve los datos y decida qué partes pueden ampliarse y cuáles deben corregirse o detenerse.
Para entender las cifras de una granja, primero hay que examinar el espacio donde se generan. La estructura del establo, el flujo de aire, los lugares donde permanecen los animales y las rutas de alimentación y limpieza son el punto de partida para decidir la ubicación de las observaciones y el plan de mantenimiento. También hay que diseñar una forma de obtener datos fiables de manera continua dentro de las rutinas diarias de la granja.
En un diseño con controles simultáneos, procure una asignación aleatoria y réplicas independientes siempre que sea posible. Si el tratamiento se aplica a todo un establo, la unidad experimental puede ser el establo, no cada vaca. Una diferencia entre un establo tratado y uno de control dificulta separar el efecto del tratamiento de las diferencias entre establos. El análisis debe tener en cuenta la estructura jerárquica de granja, establo, animal y fecha, así como la correlación de las mediciones repetidas.
El diseño cruzado es útil cuando se pueden comparar las mismas unidades bajo varias condiciones. Hay que asignar el orden de los tratamientos, analizar los efectos del periodo y dejar intervalos que consideren la adaptación del rumen y los efectos residuales. Si el efecto persiste o las condiciones no pueden restablecerse debido al crecimiento, puede ser más adecuado un diseño paralelo. La elección del diseño debe basarse en las características biológicas del tratamiento, no en la comodidad.
El bienestar animal es prioritario. Los equipos fijados a los animales, el aislamiento en cámaras y los dispositivos de alimentación con señuelo imponen cierta carga a los animales. Para justificarla, el conocimiento que se obtenga debe tener un valor equivalente y el diseño debe minimizar esa carga desde el principio. Si aparecen señales anormales, hay que detener el ensayo aunque se pierdan datos.
Incluya en el contrato los criterios de suspensión y el sistema de notificación de incidentes. Un acuerdo verbal no basta. El documento debe indicar quién puede ordenar la suspensión y en qué circunstancias, cómo se tratarán los costos si se detiene el ensayo, y a quién y en qué plazo se notificará un incidente.
También deben registrarse los resultados inferiores a lo esperado o la ausencia de efectos claros. Incluir en el informe las observaciones que difirieron de lo previsto y el análisis de sus causas ayuda a evitar que se repitan los mismos problemas en ensayos posteriores.
Condiciones y límites de aplicación en terreno
Supongamos que se pretende extender a granjas comunes el resultado de una granja piloto que recibió apoyo intensivo. Si se reducen las visitas del personal, el mantenimiento del equipo y la ayuda para llevar registros, las condiciones operativas también cambian. Hay que volver a evaluar si se mantienen los mismos resultados e incluir en el plan de negocio el costo del apoyo adicional. Es necesario distinguir entre la posibilidad de instalar el sistema y la posibilidad de operarlo de manera sostenida.
Cuando termina un piloto, hay que tomar una decisión. Sin embargo, esa decisión suele aplazarse. Es habitual que se pase por inercia a una “segunda fase de demostración” sin llegar a una conclusión. Los costos siguen aumentando y no se aprende más.
Un negocio necesita un presupuesto y un calendario de informes. Sin embargo, una fecha de presentación fijada no demuestra por sí sola que se haya acumulado evidencia suficiente. Hay que verificar por separado si el periodo de observación y la calidad de los datos son adecuados para tomar una decisión.
El registro no tiene por qué ser complejo. Basta con aprobar, fechar y compartir con las partes interesadas un documento de unas pocas páginas, o pedir a un tercero que lo custodie. Este registro ayuda a comprobar posteriormente si hubo cambios.
La variación de la línea de base no es un motivo para negar el efecto; aporta información para diseñar el tamaño de la muestra y el periodo de medición necesarios. Se pueden estimar cambios en la media aunque sean menores que la variabilidad de los valores individuales. Pero no se deben contar todos los registros minuto a minuto de un sensor como muestras independientes. Presente intervalos de confianza que consideren las unidades experimentales independientes y la correlación de mediciones repetidas, y distinga la significación estadística del efecto mínimo práctico definido previamente.
Evidencia necesaria para evaluar una inversión
Los inversores deben examinar qué condiciones de reproducibilidad se verificarán con los fondos de expansión. Además del número objetivo de granjas, debe haber criterios para detener, corregir o cambiar el uso. Un equipo insuficiente para cuantificar emisiones podría ser útil para supervisar operaciones, pero hay que explicar claramente el cambio de propósito.
En los ensayos con varias granjas, hay que comprobar si los efectos se mantienen con nuevas especies, condiciones de crianza, estaciones y prácticas operativas. Si el personal y el presupuesto concentrados en el piloto pueden mantenerse durante la difusión general es otra pregunta. Compruebe los costos de capacitación, mantenimiento y revisión de datos que requiere la expansión. Las áreas con evidencia insuficiente deben quedar sujetas a criterios de ensayo adicional, mejora, cambio de uso o suspensión.
Las condiciones de un piloto y las de un programa general son distintas. En el piloto se concentran el interés, el personal y el presupuesto; en el programa general esos recursos se dispersan. En distintos sectores se ha observado que los efectos confirmados en un piloto no se mantienen al pasar a un programa general.
El cambio de uso es una opción que se pasa por alto con especial frecuencia. Por ejemplo, un sistema de monitoreo de establos que resulte inadecuado para cuantificar emisiones puede ser suficientemente útil para gestionar la ventilación y la seguridad de los trabajadores. En ese caso, puede ser más razonable cambiar el objetivo que suspender el proyecto. Sin embargo, la fuerza de las afirmaciones debe reducirse para adecuarla al nuevo propósito.
Criterios que deben guiar la evaluación
La evidencia de escalabilidad muestra el alcance de las condiciones, no solo el volumen. Hay que comprobar el rendimiento y los costos en nuevas granjas y estaciones, y definir cómo responder a los intervalos de fallo. En cada etapa deben asignarse los entregables y responsables de la decisión siguiente para gestionar los riesgos de expansión.
Sobre el autor
Bongjun Lee se graduó de la Escuela de Posgrado de Gestión de Tecnología (MOT) de Sogang University. Trabajó durante 27 años en el campo de la medición de gases, incluidos 7 años en Infitron Co., Ltd. y 20 años en Honeywell, desempeñando funciones de ingeniería de servicio, ventas técnicas y gestión de canales. Actualmente, como fundador de AI Safety Korea Co., Ltd., investiga el monitoreo de metano en la ganadería y los sistemas de medición, presentación de informes y verificación (MRV) mediante sensores, IA y análisis de datos.