Un estudio cuestiona la metodología del SIMCI y sugiere que las cifras han sido exageradas entre 93% y 901% desde 1999. Hallazgos podrían impactar políticas de erradicación forzosa.
Bogotá D.C., 19 de enero de 2026.- Un grupo de científicos e investigadores, incluyendo a las organizaciones Plano Negativo y Forensic Architecture, en colaboración con expertos espaciales de la Universidad del Tolima y la Universidad of Oregon, ha puesto en duda la precisión de las mediciones de productividad de coca reportadas por el Sistema Integrado de Monitoreo de Cultivos Ilícitos, Simci, de la Oficina de Naciones Unidas contra la Droga y el Delito, UNODC, en Colombia durante las últimas tres décadas.
Según el reciente análisis, las cifras oficiales de áreas cultivadas con coca, determinadas a partir de imágenes satelitales por la ONU desde 1999, han estado sistemáticamente sobreestimadas. El estudio sugiere que esta sobreestimación ha fluctuado entre un 93% y un 901% en diferentes regiones y años, particularmente entre 1999 y 2019. Estas cifras han sido históricamente utilizadas para fundamentar políticas antidrogas, incluyendo programas de erradicación forzosa con glifosato.
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Metodología y hallazgos
El Simci de la UNODC tradicionalmente ha utilizado imágenes satelitales para identificar y cuantificar las plantaciones de coca. El proceso implica analizar cada píxel de la imagen y comparar sus características espectrales con las de la planta de coca. Sin embargo, cada hoja refleja la luz de manera diferente según su especie, condiciones del suelo, humedad y otros factores, lo que puede llevar a interpretaciones erróneas si los modelos no son suficientemente precisos.
El equipo de investigación utilizó modelos de inteligencia artificial y aprendizaje profundo para reinterpretar las imágenes satelitales y los datos del Simci. Aplicaron un método de aprendizaje profundo publicado previamente, similar al descrito en la revista Nature, para detectar lotes de coca con mayor precisión. Esta nueva interpretación reveló discrepancias significativas con las cifras oficiales reportadas por la ONU.
El análisis permitió crear capas de información georreferenciada por año, lo que facilitó la verificación in situ y entrevistas con campesinos en zonas clave como Guaviare. Los resultados indican que la superficie real cultivada con coca era significativamente menor a la reportada oficialmente.
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Impacto en las políticas de erradicación
Una de las implicaciones más graves del estudio es el posible impacto de estas cifras exageradas en las decisiones de fumigación con glifosato. La investigación cruzó la información generada por su nuevo modelo con los registros de áreas fumigadas por la Policía Antinarcóticos entre 2001 y 2019.
Los hallazgos muestran una correlación entre las áreas sobreestimadas y las zonas fumigadas. Por ejemplo, en el Putumayo (Putumayo – Departamento), un departamento históricamente afectado por la erradicación forzosa, las cifras exageradas podrían haber justificado una intensificación del rociado. El informe destaca un caso extremo: en 2002, el análisis del equipo detectó solo 8.538 hectáreas de coca, mientras que la Policía reportó haber fumigado 71.891 hectáreas. «Con discrepancias tan extremas esto nos lleva a cuestionar exactamente la Policía ese año», afirma el informe.
El presidente de Colombia, Gustavo Petro, quien ha criticado la erradicación forzosa, señaló a través de su cuenta de la red social X, «es indudable que hay protuberantes errores de la medición de los cultivos de hoja de coca hechas, con agenciamiento multilateral, en Colombia, y sobre todo en el concepto de ‘producción potencial de cocaína’. (…) Eso se hace solo para legitimar la tesis de la erradicación forzada en el país, con uso amplio del glifosato.»
Petro también ha afirmado que el gobierno de Iván Duque reportó erradicar 130.000 hectáreas en 2021, afirmación que contrasta con las imágenes satelitales disponibles, sugiriendo una posible manipulación de cifras para justificar presupuestos y operativos.
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Cuestionamientos a la metodología de la ONU
El estudio pone en evidencia falencias en la metodología del Simci. El enfoque tradicional de la UNODC, basado en la comparación de firmas espectrales genéricas, puede confundir la coca con otras especies vegetales de características similares, especialmente en regiones con alta biodiversidad. El uso de modelos de inteligencia artificial entrenados específicamente con datos de campo locales y verificación in situ permitió una identificación más precisa.
El informe sugiere que las extrapolaciones hechas por la UNODC, tomando índices de productividad de zonas de alta productividad y aplicándolos a zonas de baja productividad, han contribuido a sobredimensionar el indicador de «producción potencial de cocaína». Esta práctica, según el presidente Petro y ahora el estudio, sirve para justificar estrategias de erradicación forzosa, a pesar de su cuestionada eficacia y los impactos negativos asociados.
Implicaciones y conclusiones
Los hallazgos del estudio tienen importantes implicaciones para la política antidrogas en Colombia. Si las cifras oficiales han estado sistemáticamente exageradas, las decisiones basadas en ellas, como la asignación de recursos para erradicación forzosa, pueden haber sido inadecuadas, ineficientes o incluso contraproducentes. La confianza en las estadísticas internacionales, como las de la UNODC, resulta cuestionada, lo cual puede afectar la credibilidad de futuras políticas públicas basadas en datos.
Además, el estudio plantea interrogantes sobre el destino de los recursos destinados a estos programas, especialmente en años con grandes discrepancias entre las cifras reportadas y las halladas por el análisis independiente. La posibilidad de corrupción o malversación, mencionada por el presidente Petro, gana fuerza ante la evidencia de datos manipulados.
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La investigación destaca la importancia del análisis espacial riguroso y la verificación de campo para políticas públicas efectivas. El uso de herramientas como el aprendizaje automático, validado con datos empíricos, puede ofrecer una imagen más fiel de la realidad y guiar decisiones más informadas y responsables.
