White spot analysis is a widely used method to detect missing elements, low coverage, or trends within a set of activities, serving as a basis for decision-making and improvement. In the ClimateSmartAdvisors context, a white spot analysis complemented the assessments of 147 Climate Smart Farming Multi-Actor Innovation Projects (MIPs). Using a criteria matrix and a traffic-light scale, variables were classified into small, medium, or large white spots. These white spots point to areas with limited attention that may present opportunities for innovation.
The analysis showed significant gaps in advisory expertise related to water management, agroforestry, biodiversity, precision farming, and manure management. Sectors such as aquaculture and agroforestry were least represented. Rewarding mechanisms, enteric methane reduction additives, biogas production, and impacts related to water quality, efficient water use, and food security also showed low inclusion in MIPs. Expected impacts prioritised by partners included biodiversity, socio-economic improvements for rural actors, and better
land use.
The analysis of white spots helped identify where advisory support is most needed within climate-smart innovation processes. These gaps are particularly evident in the early stages of innovation, such as inspiration, exploration and planning, especially for economic, business models, organisational and service-related innovations. By linking these white spots directly to the design of Co-Design Innovation Experiments (CoDIEs), the project focuses on strengthening advisors’ capacity to support farmers beyond technical solutions, including strategic thinking, business planning and organisational change.
El análisis de “white spots” es un método ampliamente utilizado para detectar elementos que faltan, una cobertura insuficiente o tendencias dentro de un conjunto de actividades, y sirve de base para la toma de decisiones y la mejora. En el contexto de ClimateSmartAdvisors, un análisis de puntos blancos complementó las evaluaciones de 147 proyectos de innovación multiactor (MIP) de agricultura climáticamente inteligente. Utilizando una matriz de criterios y una escala de semáforo, las variables se clasificaron en puntos blancos pequeños, medianos o grandes. Estos puntos blancos señalan áreas con atención limitada que pueden presentar oportunidades de innovación.
El análisis reveló importantes carencias en los conocimientos especializados de asesoramiento relacionados con la gestión del agua, la agrosilvicultura, la biodiversidad, la agricultura de precisión y la gestión del estiércol. Sectores como la acuicultura y la agrosilvicultura fueron los menos representados. Los mecanismos de recompensa, los aditivos para la reducción del metano entérico, la producción de biogás y los impactos relacionados con la calidad del agua, el uso eficiente del agua y la seguridad alimentaria también mostraron una baja inclusión en los MIP. Entre los impactos previstos que los socios consideraron prioritarios se encontraban la biodiversidad, las mejoras socioeconómicas para los agentes rurales y un mejor uso de la tierra.
El análisis ayudó a identificar dónde es más necesario el apoyo de asesoramiento en los procesos de innovación climáticamente inteligente. Estas carencias son especialmente evidentes en las primeras etapas de la innovación, como la inspiración, la exploración y la planificación, sobre todo en lo que respecta a las innovaciones económicas, de modelos de negocio, organizativas y relacionadas con los servicios. Al vincular estos “white spots” directamente con el diseño de los Experimentos de Innovación de Codiseño (CoDIEs), el proyecto se centra en reforzar la capacidad de los asesores para apoyar a los agricultores más allá de las soluciones técnicas, incluyendo el pensamiento estratégico, la planificación empresarial y el cambio organizativo.
While the type and number of climate-smart multi-actor innovation projects included in the analysis may have influenced the results, all projects met clear inclusion criteria, including a multi-stakeholder approach, innovative elements, a climate-smart focus and the active involvement of advisors. Although the sample does not represent all such projects across Europe, it provides a robust and informative starting point, offering one of the most comprehensive overviews available at this stage. The findings should therefore be seen as an initial picture that does not capture full national realities but already delivers valuable insights to support reflection and decision-making in climate-smart innovation processes.
