# Los paradigmas Para medir los ecosistemas para los mercados financieros, primero debemos negociar paradigmas entre la Naturaleza (mejor representada en las ciencias indígenas) y los mercados financieros (una de nuestras ciencias del mundo industrial más optimizadas). Revisaremos y explicaremos rápidamente los conocimientos multidisciplinarios que hemos adoptado, que tardaron años en construirse, para abarcar la ciencia emergente en la siguiente sección, pero animamos a los lectores a revisar de manera independiente los marcos lógicos en los que operamos. #### La naturaleza era compleja, ahora también es caótica La Naturaleza siempre ha sido intrínsecamente compleja (Bak y Paczuski 1993), y en las últimas décadas su dinámica se ha vuelto cada vez más caótica (Bernardini et al. 2025). Ahora estamos en territorio de ‘cisnes negros’ (Sornette 2009), con eventos meteorológicos caóticos cada vez más probables (Hardin 1968). La IA podría darnos alguna pista de lo que viene, pero no nos salvará. El aprendizaje automático (ML) (IA de reconocimiento de patrones) es especialmente propenso a errores en este contexto, ya que la predicción a largo plazo puede fracasar catastróficamente independientemente de los datos disponibles (Fan et al. 2020). Por lo tanto, las predicciones basadas en el pasado, por muy costosas o detalladas que sean, son cada vez menos fiables. Intentar medirlo todo en un ecosistema es un empeño intrínsecamente defectuoso. Resulta especialmente lamentable, en el contexto de graves carencias financieras para la Naturaleza, que muchos desarrolladores estén incurriendo en costos innecesarios en métodos de cuantificación que son intrínsecamente caros y, en última instancia, ilógicos (Dinerstein et al. 2019; Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente 2022). #### Los mercados de la naturaleza son mercados emergentes La humanidad apenas está comenzando a comprender y valorar los límites del crecimiento (Strauss 2012). Nuestras ciencias económicas operaban bajo la premisa de que los bienes comunes no tenían propietario, ni regulación, ni límite (Hardin 1968). Ahora, valorar los bienes comunes naturales y los riesgos asociados a su destrucción para una nación, un planeta y su suministro de alimentos son procesos y ciencias completamente no optimizados (Constanza et al. 1997). Llenos de arrogancia humana, errores de horizonte cognitivo y, como cualquier mercado emergente, repletos de especulación y tergiversación (Taleb 2007). Irónicamente, uno de los mercados más optimizados del mundo es la agricultura, que se comercializa como una materia prima. Quizás el menos optimizado del planeta sea el de las ciencias planetarias, que deberían ser tangibles pero se transan en activos, materias primas, caridad, reivindicaciones de lavado verde y mercados extrabursátiles (OTC) de dinero fiduciario y blockchain, con amplia heterogeneidad y un entusiasmo de base sin inhibiciones. La colisión de ambos es una fuente de confusión interminable para cualquiera que trabaje en alguno de ellos hoy en día. Los mercados tempranos suelen pasar por un ciclo predecible, llamado el Ciclo de Hype de Gartner. Un período de expectativas elevadas, seguido de desilusión y luego de estandarización (Fig. 2).
\ Figura 2. Fases del ciclo de hype de Gartner. Reproducido de Savimbo nació de un grupo de consultoría especializado en mercados fronterizos, ciencia dura y burbujas de alta tecnología. Como tal, sabemos por años de experiencia en varios mercados fronterizos que la forma de sobrevivir a los altibajos es mantenerse enfocados en la tangibilidad, el valor, la estandarización y la interoperabilidad. Los desarrolladores serios de proyectos son conscientes de ello y tienden a vender créditos climáticos con verificadores de terceros y a buscar credibilidad mientras comunican claramente las incertidumbres. Mantenemos un ojo puesto en la ciencia emergente que aclara nuestra forma de pensar, y un concepto orientador ha sido las dimensiones ortogonales de los ecosistemas. #### Dimensiones ortogonales de los ecosistemas La Naturaleza no vive en bases de datos. Tampoco es fácilmente divisible. Ciertamente, nuestros sistemas de computación lineal y la estadística hacen un pobre servicio a patrones naturales como los fractales. De hecho, muchos de nuestros amigos indígenas lamentan la naturaleza deconstructivista de la analítica del mundo industrial en las ciencias naturales (Forestiero 2022). Sin embargo, y de forma pragmática, la economía actual de la Naturaleza se está volviendo cada vez más computarizada. Hacer bases de datos o métricas demasiado simplificadas genera ruido de medición, no tiene en cuenta los efectos nocivos y desperdicia tiempo en confusión (Muller 2018). Pero también es cierto que simplificar los datos puede conducir a soluciones elegantes en sistemas complejos que no pueden caracterizarse con precisión (Mitchell 2009). Además, las mediciones multidimensionales pueden reducir el daño al medir los efectos no deseados (Scott 1998). Así como las formas matemáticas complejas tridimensionales pueden describirse en un eje x-y-z, los ecosistemas pueden caracterizarse mejor en dimensiones ortogonales limpias. La ortogonalidad implica independencia lineal entre dimensiones (Szabo 2015), de modo que la variación en una dimensión (p. ej., carbono) no determina la variación en otra (p. ej., biodiversidad). Las estructuras ortogonales son esenciales para describir ecosistemas como los bosques que presentan el ‘síndrome del bosque vacío’ (Redford 1992) o los sistemas agrícolas de monocultivo de alto carbono en los que el eucalipto daña los acuíferos no nativos, o los árboles plantados en pastizales nativos (Villalba-Martínez et al. 2025). En todos estos casos, el carbono, la biodiversidad y el agua muestran ortogonalidad (véase [Fig. B](#figure-b.-worlds-shittiest-graphic-explaining-the-carbon-and-biodiversity-markets)). #### **Figura B.** La gráfica más cutre del mundo explicando los mercados de carbono y biodiversidad
Four-panel diagram contrasting carbon and biodiversity markets using apples as ecosystems. Carbon data alone rates a healthy forest and a non-native eucalyptus plantation as equally "awesome." Stacking biodiversity data on top exposes the plantation as an ecological disaster. Illustrates the orthogonal-data principle behind Savimbo's SexyTrees reforestation methodology.
Pensamos que los ecosistemas se caracterizan mejor en seis dimensiones ortogonales, tal como se definen en el Marco de Beneficios Ecológicos (EBF): suelo, aire, agua, biodiversidad, carbono y equidad. El marco no se desarrolló mediante un enfoque académico de arriba hacia abajo, sino a través de tres grupos de trabajo secuenciales de base de profesionales que definieron colectivamente las dimensiones a partir de su experiencia aplicada. Los grupos de trabajo surgieron de redes de pares expertos reclutadas en la pesca sostenible oceánica, la agricultura orgánica y la agricultura regenerativa, y convergieron de manera fiable en las mismas dimensiones. Tres de las dimensiones del EBF se alinean claramente con las Convenciones de Río y cuentan con mercados emergentes o establecidos con cierta estandarización [(](https://docs.google.com/document/d/1Z907mScq_zQJyqts29ganDMpyMYYJ7QGLfTPfakuNU0/edit?tab=t.0#heading=h.uzgkzqo64ccv)véase la sección [El Protocolo)](https://docs.google.com/document/d/1Z907mScq_zQJyqts29ganDMpyMYYJ7QGLfTPfakuNU0/edit?tab=t.0#heading=h.uzgkzqo64ccv). De estas, solo el carbono tiene una unidad fácilmente acordada, aunque la unidad de biodiversidad IBU propuesta más adelante en este capítulo sí está ganando tracción en el mercado. Las seis dimensiones se enfrentan por separado a ciencia y mercados emergentes, y sus interacciones siguen estando pobremente caracterizadas —una fragmentación que nuestro marco de apilamiento está diseñado específicamente para navegar. Pero como marco básico para orientarse, creemos que el EBF es el lugar más fiable para empezar para cualquiera que trabaje con la Naturaleza desde un contexto del mundo industrial. Figura 3. Ilustración de cómo las dimensiones ortogonales permiten una caracterización más precisa de los ecosistemas.
#### Apilamiento frente a agrupamiento Trabajar con seis dimensiones interconectadas sí tiene el potencial de doble contabilización (pagar dos veces por la misma acción). Pero, por el contrario, permite que acciones simples y holísticas obtengan recompensas por múltiples efectos beneficiosos. Recomendamos encarecidamente que los desarrolladores sean explícitos sobre sus decisiones entre apilamiento y agrupamiento, de modo que todas las partes tengan claro esto antes de que se registren o vendan créditos ecológicos. El apilamiento se refiere a la práctica de separar las dimensiones del ecosistema en capas de acreditación separadas. Una topología podría emitir créditos de carbono y créditos de biodiversidad bajo capas de datos separadas, incluso con distintos desarrolladores o certificadores de proyectos, y recibir pago por esas acciones por separado. El apilamiento de capas de datos ecológicos es una práctica común en sistemas de información GIS como Google Earth Engine. El agrupamiento es la práctica de reivindicar más de una dimensión del ecosistema en el mismo crédito basado en superficie. Por ejemplo, una hectárea de ‘Naturaleza’ con reivindicaciones, métricas o relatos asociados de carbono, biodiversidad y agua. Los créditos agrupados varían ampliamente en su estandarización y, hasta donde sabemos, todavía no cuentan con procesos de certificación de terceros. Pero tienen la ventaja de tener más sentido para las poblaciones locales y están más alineados con las cosmologías indígenas que tratan a la Naturaleza como un todo vivo e interconectado, en lugar de un conjunto de dimensiones medibles separables. Recomendamos el “apilamiento” de datos para mantener la integridad en la ciencia de datos y debido a los diferentes ritmos de desarrollo de los mercados correspondientes a las Convenciones de Río. Esto se refleja en la ciencia, las finanzas y la opinión pública. Sí impone una descomposición analítica occidental sobre sistemas que la resisten, pero creemos que esto puede resolverse mediante el co-diseño con los titulares indígenas de derechos para cada dimensión, como se demuestra en las negociaciones del IBU [(Paynter et al. 2024)](https://sciwheel.com/work/citation?ids=18207076\&pre=\&suf=\&sa=0). En nuestras negociaciones comunitarias, los líderes han sido pragmáticos respecto a la necesidad de acceder a los mercados de biodiversidad y carbono de forma independiente —incluido a través de distintos socios— como estrategia deliberada de diversificación del riesgo. Apilar dimensiones ortogonales evita el juego del sistema porque no se puede optimizar las seis simultáneamente: mejorar una a costa de otra se vuelve visible. La acreditación de carbono de una sola dimensión ha permitido de forma demostrable resultados perversos: plantaciones de monocultivo que secuestran carbono mientras colapsan la biodiversidad, agotan el agua y socavan la soberanía alimentaria [(Martello et al. 2024)](https://sciwheel.com/work/citation?ids=18626925\&pre=\&suf=\&sa=0). Los proyectos de restauración a gran escala financiados principalmente mediante acuerdos de offtake de carbono previos a la certificación enfrentan incentivos estructurales para optimizar la acumulación de biomasa por encima de la verdadera complejidad ecológica —el equivalente financiero de un monocultivo, independientemente de la diversidad de especies sobre el papel. El apilamiento ortogonal limita esto: un sistema que rinde bien en carbono pero mal en las dimensiones de biodiversidad, agua y equidad no puede reclamar integridad ecológica holística. El apilamiento también tiene sentido práctico ahora porque las dimensiones se encuentran en etapas de madurez diferentes —el carbono está en la posmoda, la biodiversidad y el agua están antes de la estandarización—, de modo que una pila diversificada cubre el riesgo frente al colapso o estancamiento de cualquier mercado individual (véase Fig. 2). El desarrollo del mercado va a la zaga, pero refleja, la estandarización científica, especialmente en el perfeccionamiento de la traducción al mundo real desde la academia. En nuestros proyectos, la ciencia de la dimensión carbono y la ciencia de las dimensiones de biodiversidad y agua son radicalmente diferentes tanto en carácter como en convergencia, al igual que los cálculos para cada una. También sufrimos las variaciones de mercado entre estas tres, y para nosotros ha sido mejor diversificar nuestro acceso al mercado, ya que no podemos controlar las tendencias globales en los mercados. Así que, aunque realmente simpatizamos con la gloria incuantificable y caótica de un sistema natural intacto, nos resulta más simple, más práctico y más accionable apilar las recompensas financieras asociadas con él. Admitiendo humildemente que, en conjunto, es una traducción deficiente llegar a una base de datos o a un dólar por algo que admiramos tanto. #### Unidad Interoperable de Biodiversidad (IBU) Nos gustaría centrar este capítulo en las ganancias tangibles logradas al añadir una unidad estandarizada a la dimensión de biodiversidad —un hito significativo y el tema de la metodología conceptual y el protocolo que sigue. Pero primero, una breve revisión de la innovación y sus implicaciones. Un breve recordatorio de que las unidades, las metodologías (protocolos) y las métricas no son lo mismo. Difieren en su interoperabilidad y generalidad. Una métrica es una representación directa de un estado físico. Una metodología suele estar restringida en alcance y estandarizada para sesgo, error de muestreo y conclusiones en un contexto particular. Una unidad es un formato de salida interoperable con otros contextos. Evaluar los cambios absolutos (a diferencia de los cambios porcentuales) es esencial para garantizar la comparabilidad de los créditos de biodiversidad entre proyectos y ecosistemas, y para evitar el “juego con la línea de base” [(Bull et al. 2014)](https://sciwheel.com/work/citation?ids=11958580\&pre=\&suf=\&sa=0). También permite el acceso a créditos a través de bolsas de materias primas. Los únicos créditos certificados en el mundo para biodiversidad en este momento utilizan la Metodología de Biodiversidad de Especies Indicadoras (ISBM) de Savimbo [(Savimbo 2024; Carbon Pulse 2025)](https://sciwheel.com/work/citation?ids=17980270,18207323\&pre=\&pre=\&suf=\&suf=\&sa=0,0). Este protocolo está restringido a sitios de conservación basados en superficie y utiliza observaciones de especies indicadoras como métrica. Para su resultado final, emite IBUs, que son interoperables con otros tipos de acciones como la pérdida evitada, la notificación de impactos y el uplift (IBUs; [(Paynter et al. 2024)](https://sciwheel.com/work/citation?ids=18207076\&pre=\&suf=\&sa=0). Las Unidades Interoperables de Biodiversidad se emiten en función del tiempo, el área y la integridad del ecosistema; una unidad representa una hectárea durante un mes con integridad total, es decir, un ecosistema intacto con todos los nichos ecológicos ocupados (Fig. 4). En un escenario típico de restauración, las IBUs representan el cambio absoluto en la integridad entre el estado previo a la intervención y el punto de acreditación por mes y hectárea (es decir, la integridad total ganada desde t₀ hasta t₁) y se derivan multiplicando las unidades de tiempo por el porcentaje de aumento en la integridad (Fig. 4). Figura 4. Ejemplo de cálculos de IBU para un ecosistema platino de 1 ha. a) Un proyecto de restauración. Se observa que la integridad aumenta de I=0.25 a I=0.75 en un período de 6 meses, lo que da lugar a la adjudicación de 3 créditos platino. b) Un proyecto de restauración. Este proyecto solo acredita la diferencia de integridad, por lo que se adjudican 1.5 créditos platino para este proyecto. c) Un proyecto de conservación. Este proyecto presenta integridad total durante cada intervalo de 1 mes, lo que da lugar a la adjudicación de 6 créditos platino. Adaptado de [(Paynter et al. 2024)](https://sciwheel.com/work/citation?ids=18207076\&pre=\&suf=\&sa=0). Las ideas anteriores nos han ayudado a acotar el alcance de la acreditación agroforestal al simplificar los objetivos y definir lo que no debería intentarse. En la siguiente sección, revisaremos cuáles son probablemente los próximos pasos en la ciencia y cómo estamos avanzando en ella de manera significativa.
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