Un modelo ex ante de los impactos nutricionales y económicos del maíz biofortificado en Guatemala, desarrollado para Semilla Nueva.
En Guatemala, el maíz está en el centro de la vida diaria, y la desnutrición crónica infantil sigue siendo alta.
Semilla Nueva desarrolla semillas de maíz biofortificado de alto rendimiento y resilientes al clima, y trabaja con empresas semilleras, gobiernos y otros socios para que lleguen a los agricultores. A medida que crece la adopción, el grano biofortificado entra en los mercados locales y nacionales, y puede llegar así a consumidores que nunca cultivan maíz biofortificado.
Este modelo estima lo que eso podría significar, a gran escala, para la nutrición infantil y para los medios de vida de los agricultores.
Justificación
Medir el impacto completo de una intervención solo cuando ya ha alcanzado escala nacional obligaría a esperar años para responder preguntas que importan hoy: dónde podría tener mayor impacto el maíz biofortificado, cómo distintos niveles de adopción por parte de los agricultores podrían afectar la nutrición infantil y el ingreso de los agricultores, y cómo las variedades de semilla mejoradas o los cambios en el nivel de subsidio a la semilla podrían modificar esos resultados.
Un modelo ex ante no predice un único futuro. Ofrece una forma estructurada de examinar cómo cambian los resultados proyectados según distintos supuestos, y hace explícitos esos supuestos.
Alcance
El modelo combina datos de encuestas nacionales de Guatemala con evidencia de Semilla Nueva y de la literatura publicada, y sigue el recorrido de la semilla al impacto:
Los escenarios varían según el área geográfica, la variedad de semilla, el nivel de subsidio a la semilla y la proporción de la superficie nacional de maíz sembrada con semilla biofortificada.
Por dónde seguir
Explore el modelo de forma dinámica y vea cómo cambian los resultados proyectados en los distintos escenarios.
Compare áreas geográficas, variedades de semilla, niveles de subsidio y porcentajes de superficie sembrada con maíz biofortificado, y examine sus efectos estimados en la nutrición, el crecimiento infantil y el ingreso de los agricultores en toda Guatemala.
Vea de dónde sale cada cifra.
El proceso analítico completo está documentado desde las fuentes de datos originales hasta la simulación nacional final: la preparación de los datos, los supuestos, los modelos estadísticos, los pasos de validación, los análisis de sensibilidad y las limitaciones.
La metodología y el código son públicos para que los resultados puedan examinarse, someterse a escrutinio y reproducirse.
Lo que viene
Guatemala es donde comenzó el trabajo de Semilla Nueva. Hoy se ha extendido a El Salvador, y el siguiente paso previsto es Honduras. Semilla Nueva también trabaja con socios en África Oriental, con el objetivo declarado de llegar a 100 millones de personas en África subsahariana para 2035.
La evidencia generada en Guatemala orienta esta expansión: indica qué funciona, cuánto cuesta y dónde pueden estar las mayores oportunidades. Llevar este modelo a otro país exige rehacer el análisis con las bases de datos nacionales de ese país.
Para información sobre cómo apoyar el programa de biofortificación de Semilla Nueva, visite semillanueva.org/es/donate (se abre en una pestaña nueva) o escriba a info@semillanueva.org.
Financiamiento
Este proyecto fue financiado mediante fondos concedidos a Semilla Nueva por Light a Single Candle, el programa Development Innovation Ventures (DIV) de USAID y Project Resource Optimization (PRO).
Con un agradecimiento especial a Mulago Foundation, Cartier Philanthropy y Dovetail.
Acerca de
El modelo fue desarrollado para Semilla Nueva por Azahar Data Insights (se abre en una pestaña nueva), una consultora de bioestadística y ciencia de datos especializada en salud y ciencias de la vida. El marco analítico de seis módulos que lo sustenta se desarrolló en R, desde los archivos originales de las encuestas hasta los resultados interactivos: Quarto para el flujo de análisis y la web metodológica, y Shiny para el panel.
El trabajo incluyó estimar la ingesta individual de nutrientes a partir de los datos de consumo de los hogares, transferir esas estimaciones entre encuestas nacionales, modelar la adopción por parte de los agricultores y sus efectos en el ingreso por segmento, y construir la capa de simulación que genera los escenarios. El marco está documentado para auditoría externa y el código se publica con licencia abierta.
Marco v4.4.0. Resultados generados el 2026-09-15. Código fuente y metodología: github.com/Azahar-Data-Insights/newseed-biofortification-guatemala-public (se abre en una pestaña nueva). DOI: 10.5281/zenodo.22940768 (se abre en una pestaña nueva).
