Vías para avanzar en la síntesis de pruebas sobre adaptación global basadas en la Iniciativa de Mapeo de la Adaptación Global

Por qué esto importa en nuestro mundo cambiante

A medida que se intensifican los impactos climáticos, países y comunidades en todo el mundo intentan ajustarse: protegiendo costas, rediseñando ciudades, preservando el agua y la salud, entre muchas otras acciones. Pero con decenas de miles de estudios que describen estos esfuerzos, resulta casi imposible hacer un seguimiento de lo que realmente se está probando, dónde y con qué resultados. Este artículo revisa un esfuerzo global importante, la Iniciativa de Mapeo de la Adaptación Global (GAMI), que se propuso mapear sistemáticamente las respuestas humanas al cambio climático en todo el mundo, y extrae lecciones sobre cómo podemos convertir mejor este flujo creciente de información en orientación útil para los responsables de la toma de decisiones.

Un inventario global de cómo la gente se está adaptando

GAMI fue un gran proyecto impulsado por la comunidad que involucró a 129 investigadores de todo el mundo. Empleando aprendizaje automático para escanear casi 50.000 artículos científicos y una revisión humana en profundidad de 1.682 estudios, el equipo creó una base de datos de acciones reales que la gente está llevando a cabo para enfrentar el cambio climático. Estas acciones abarcan sectores como agua, salud, bosques, ciudades y agricultura, y regiones que van desde comunidades montañosas hasta megaciudades costeras y zonas áridas de África. La base de datos se ha convertido en un punto de referencia para entender la adaptación global y ya ha alimentado 18 estudios más focalizados y evaluaciones clave como los informes del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC) y el proceso climático de la ONU.

Qué funcionó y qué quedó corto

Para comprender las fortalezas y debilidades de GAMI, los autores encuestaron a 59 personas que habían ayudado a liderar, codificar o analizar los datos del proyecto. Los encuestados coincidieron en que GAMI tuvo un impacto fuerte en la ciencia y la política: ha sido ampliamente citado, ha informado informes internacionales importantes y ha contribuido a construir una comunidad global de estudiosos de la adaptación, beneficiando especialmente a investigadores en etapas tempranas de su carrera y a quienes provienen de países de ingresos bajos y medios. Sin embargo, participantes y revisores de revistas también plantearon preocupaciones importantes. Dado que GAMI agrega información de muchos estudios de caso en categorías comunes, puede difuminar detalles locales —por ejemplo, cómo se desarrolla la adaptación en islas pequeñas, bosques o ciudades específicas. También existen desequilibrios geográficos y lingüísticos: centrarse en artículos revisados por pares indexados en inglés significa que gran parte del conocimiento local y no anglófono, incluidas prácticas informales y enfoques indígenas, queda fuera.

Los compromisos de mapear todo el planeta

La encuesta pone de relieve una tensión central: para cubrir el globo, GAMI tuvo que sacrificar profundidad. Se utilizó un único manual de codificación para clasificar muchos tipos diferentes de estudios —desde proyectos de ingeniería hasta iniciativas comunitarias— bajo encabezados compartidos como tipo de respuesta, actores involucrados o la rapidez con que ocurren los cambios. Las distintas formaciones disciplinarias de los codificadores dificultaron una interpretación consistente, y combinar estudios de caso de varios países en unas pocas entradas de la base de datos a veces borró el contexto. Los encuestados juzgaron la fiabilidad, validez y utilidad general de la base de datos como buenas, pero señalaron que es mejor para captar tendencias amplias que para ofrecer conocimientos detallados. Los usuarios que querían explorar temas particulares, como equidad o regiones específicas, a menudo tuvieron que recodificar subconjuntos de datos para recuperar la matización perdida.

Construir sistemas de conocimiento más justos y rápidos

Llevar a cabo un esfuerzo manual tan grande requirió muchas horas no remuneradas, y la carga de trabajo fue especialmente pesada para los colaboradores del Sur Global y para investigadores en etapas tempranas que compaginaban otras responsabilidades. Los equipos de liderazgo seguían estando dominados por investigadores radicados en el Norte Global, aunque las normas de autoría y los equipos de síntesis posteriores se orientaron hacia un mejor equilibrio regional. Mirando hacia el futuro, los encuestados ven potencial en combinar la experiencia humana con herramientas de inteligencia artificial como el procesamiento de lenguaje natural. Estos métodos podrían ayudar a filtrar más tipos de material —no solo artículos de revistas, sino también informes gubernamentales, documentos de organizaciones no gubernamentales, textos legales y conjuntos de datos— y mantener una base de datos “viva” actualizada a medida que aparece nuevo trabajo. No obstante, también subrayan que los sistemas de IA deben ser transparentes, entrenados con datos de alta calidad y supervisados por expertos para evitar resultados sesgados o engañosos.

Cómo esto puede guiar la próxima ola de acción climática

En conjunto, el artículo concluye que GAMI demostró que es posible tomar una instantánea global de cómo los seres humanos se están adaptando al cambio climático, y que este tipo de síntesis es vital para los procesos internacionales que evalúan si el mundo está respondiendo al aumento de los riesgos. Pero también muestra que los mapas de gran escala solo son tan buenos como las decisiones que los sustentan: qué estudios se incluyen, cómo se definen los conceptos, quién realiza la codificación y cómo se trata el conocimiento local. Una futura “GAMI 2.0” necesitará financiación estable, liderazgo más inclusivo, normas más claras para informar sobre los trabajos de adaptación y asociaciones cuidadosamente diseñadas entre humanos y IA. Bien hechas, estas iniciativas podrían convertir relatos dispersos de adaptación en orientación oportuna y fiable que ayude a comunidades, gobiernos y organizaciones a tomar decisiones más inteligentes en un mundo que se calienta.

Cita: Petzold, J., Garschagen, M., Biesbroek, R. et al. Ways forward for global adaptation evidence synthesis building on the Global Adaptation Mapping Initiative. Commun. Sustain. 1, 62 (2026). https://doi.org/10.1038/s44458-026-00071-5

Palabras clave: adaptación al cambio climático, síntesis de evidencia, Iniciativa de Mapeo de la Adaptación Global, inteligencia artificial en la investigación, política climática global