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Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 1
TALLER DE APLICACIÒN DE MIC MAC Y SMIC PROB-EXPERT PROSPECTIVA PARA EL DESARROLLO AGROINDUSTRIAL DEL DEPARTAMENTO
DEL CAUCA A 2030
JULIÁN DAVID GUEVARA LEÓN ADRIANA ASTAIZA VILLAMUEZ JOHN JAIRO MUÑOZ QUICENO
BREYNER KATHERINE CHAVEZ FERNANDEZ JAZMIN MUÑOZ YELA
WILSON EDUARDO LOPEZ CAMACHO
UNIVERSIDAD DEL CAUCA FACULTAD DE CIENCIAS CONTABLES ECONÓMICAS Y ADMINISTRATIVAS
MAESTRÍA EN GESTIÓN DE ORGANIZACIONES Y PROYECTOS POPAYAN, 2015.
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TALLER DE APLICACIÒN DE MIC MAC Y SMIC PROB-EXPERT PROSPECTIVA PARA EL DESARROLLO AGROINDUSTRIAL DEL DEPARTAMENTO
DEL CAUCA A 2030
JULIÁN DAVID GUEVARA LEÓN ADRIANA ASTAIZA VILLAMUEZ JOHN JAIRO MUÑOZ QUICENO
BREYNER KATHERINE CHAVEZ FERNANDEZ JAZMIN MUÑOZ YELA
WILSON EDUARDO LOPEZ CAMACHO
Docente: M.Sc. JAIRO CÉSAR LAVERDE RODRIGUEZ
Módulo: Pensamiento Prospectivo y Estratégico
UNIVERSIDAD DEL CAUCA FACULTAD DE CIENCIAS CONTABLES ECONÓMICAS Y ADMINISTRATIVAS
MAESTRÍA EN GESTIÓN DE ORGANIZACIONES Y PROYECTOS POPAYAN, 2015.
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Índice
RESUMEN................................................................................................................................................... 5
ABSTRACT ................................................................................................................................................. 6
INTRODUCCIÓN ....................................................................................................................................... 7
CAPITULO1: APLICACIÓN DE MICMAC (Laverde R., PENSAMIENTO PROSPECTIVO
UNICAUCA MAYO 2015, 2015) .............................................................................................................. 8
DEFINICIÓN DEL SISTEMA, MACROSISTEMAS Y MICROSISTEMAS (Caro, 2010) ............. 8
Definición del sistema ........................................................................................................................ 8
Definición de los macrosistemas ..................................................................................................... 8
Definición de los microsistemas ....................................................................................................... 8
DEFINICIÓN DE LAS VARIABLES ......................................................................................................... 9
PARAMETROS DE CÁLCULO .............................................................................................................. 10
CALIFICACIÓN DE LAS RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES ................................................ 11
CARACTERISTICAS DE LA MATRIZ .................................................................................................. 11
SUMATORIA DE VARIABLES ............................................................................................................... 12
ESTABILIDAD DE LA MATRIZ .............................................................................................................. 13
ANALISIS DEL PLANO DIRECTO ........................................................................................................ 13
Cuadrante I: Zona de poder. Variables AB: Alta motricidad, Baja dependencia ....................... 14
Cuadrante II: Zona de conflicto. Variables AA: Alta motricidad, Alta dependencia. .................. 14
Cuadrante III: Zona de resultados. Variables BA: Baja motricidad, Alta dependencia. ............ 15
Cuadrante IV: Zona de falsos problemas. Variables BB: Baja motricidad, Baja dependencia.
................................................................................................................................................................ 15
GRÁFICO DIRECTO ............................................................................................................................... 16
INTERPRETACIÓN FINAL ..................................................................................................................... 17
EJE DE LAS ESTRATÉGIAS ................................................................................................................. 17
CAPITULO 2: APLICACIÓN DE SMIC PROB EXPERT (Laverde R., PENSAMIENTO
PROSPECTIVO UNICAUCA MAYO 2015, 2015) .............................................................................. 20
HIPOTESIS (Perilla, 2013) ..................................................................................................................... 20
Expertos ..................................................................................................................................................... 21
Probabilidades Simples ........................................................................................................................... 21
Probabilidades condicionales si realización ......................................................................................... 22
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Probabilidades condicionales si no realización ................................................................................... 23
Visualización e interpretación de los resultados ................................................................................. 25
Tratamiento de los datos brutos ........................................................................................................ 25
Posiciones de los expertos sobre las probabilidades SI realización ............................................ 28
Posiciones de los expertos sobre las probabilidades de NO realización ........................................ 39
CONCLUSIONES..................................................................................................................................... 44
BIBLIOGRAFÍA Y CIBERGRAFÍA .................................................................................................................... 46
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RESUMEN
En este trabajo se realizó un análisis prospectivo para el desarrollo agroindustrial en el departamento del Cauca al año 2030, para lo cual se consideraron 20 variables propias a los macrosistemas y microsistemas que se relacionan con el sector agroindustrial en dicho departamento de Colombia. Se empleó la herramienta de software MICMAC, y se realizó un análisis de resultados a partir de la Matriz de Influencias Directas MDI, con el fin de implementar acciones y estrategias que permitan que para el año 2030, el departamento del Cauca haya alcanzado mayores niveles de desarrollo agroindustrial, contribuyendo al desarrollo del país y al mejoramiento de la calidad de vida de los actores de éste sistema y de los ciudadanos en general, teniendo en cuenta parámetros de seguridad alimentaria y el establecimiento de políticas y estrategias a mediano y largo plazo para la continuidad del desarrollo agroindustria en el Cauca.
Se analizan también los posibles escenarios con la herramienta SMIC PROB EXPERT, en donde se evalúan seis hipótesis, y las calificaciones que tres expertos le dan a las mismas, para visualizar lo que podrían ser los escenarios prospectivos del desarrollo agroindustrial en el Cauca.
Palabras clave: prospectiva, desarrollo, agroindustria del Cauca, variable, hipótesis.
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ABSTRACT
This work is about a prospective analysis for the development of the agro-industrial sector of the department of Cauca for the year 2030, for which 20 variables belonging to the related macro-systems and micro-systems were taken into account, in order to study the agro-industrial development of this department of Colombia. The software MICMAC was used in this work, carrying out an analysis of the Matrix of Direct Influences MDI, with the aim of setting up actions and strategies that allow reaching a higher agro-industrial development level for the department of Cauca for the year 2030, contributing to the development of the country itself and to the improvement of the quality of life of the actors of this sector and citizens in general, taking into consideration food security parameters and the setting of mid-term and long-term policies and strategies to ensure the continuation of the development of the agro-industry in the department of Cauca.
We also analyze the possible scenarios with the software SMIC PROB EXPERT, in which we evaluate six hypothesis and the values that three experts attribute to each one of them to visualize the prospective scenarios for the agro industrial development in the department of Cauca.
Keywords: prospective, development, agro-industry of Cauca, variable, hypothesis.
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INTRODUCCIÓN
El departamento del Cauca, ubicado en el suroccidente de Colombia, se caracteriza geográficamente por sus amplios territorios en zonas montañosas, su gran biodiversidad y etnodiversidad.
Siendo una región que cuenta con diversidad de climas, amplios recursos hídricos y gran necesidad de desarrollo, específicamente en cuanto al aprovechamiento del potencial agrícola y la incorporación de tecnología que permita llevar la agricultura caucana a niveles de industrialización que le permitan ser un departamento competitivo dentro del sector agroindustrial de Colombia, considerando también mejoramientos en políticas de protección al medio ambiente, seguridad alimentaria, equidad y progreso para la región y el país.
Se consideran variables propias a los microsistemas, político, administrativo, económico y social entre otras y como éstas se interrelacionan entre sí, para analizar la prospectiva del desarrollo de la agroindustria del departamento del Cauca al año 2030.
Adicionalmente, empleando la herramienta SMIC PROB EXPERT, se analizan los escenarios posibles del desarrollo agroindustrial en el Cauca, con la calificación de las hipótesis proporcionada por tres expertos pertenecientes a los grupos de funcionarios públicos y líderes indígenas.
El propósito central de éste trabajo es explorar una posibilidad de desarrollo y progreso para la región, con base a uno de sus más grandes potenciales como lo es la agricultura, para lo cual se requiere que haya cambios en las políticas de desarrollo agroindustrial, desarrollos tecnológicos y científicos aplicados a dicho sector y mayores niveles de formación técnica y científica para todo el talento humano del sector, entre otras variables que se trataran durante el desarrollo del presente trabajo.
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CAPITULO1: APLICACIÓN DE MICMAC (Laverde R., PENSAMIENTO PROSPECTIVO UNICAUCA MAYO 2015, 2015)
DEFINICIÓN DEL SISTEMA, MACROSISTEMAS Y MICROSISTEMAS (Caro, 2010) Definición del sistema
El sistema que se estudia en éste trabajo es la agroindustria del departamento del Cauca y las oportunidades de desarrollo que éste sector podría tener al año 2030.
Algunas características del sector agroindustrial del Cauca en la actualidad son:
Bajo nivel de tecnificación en sus procesos.
Amplias extensiones de tierra no utilizadas para la agricultura.
Oportunidad de aprovechamiento óptimo de productos de la agricultura
Definición de los macrosistemas
El sistema agroindustrial del departamento del Cauca está ubicado bajo los siguientes macrosistemas:
Secretaría de desarrollo agrícola del Cauca
Gobernación del Cauca
Ministerio de agricultura
Gobierno nacional
Estado colombiano
FAO: Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura
OIT: Organización Internacional de Trabajadores
Definición de los microsistemas
Dentro del sistema agroindustrial del Cauca se ubican los siguientes microsistemas:
Político, Administrativo, Jurídico, Financiero
Económico, Mercado
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Cultura organizacional
Talento humano
Conocimiento, innovación y desarrollo
Biofísico, ambiental
DEFINICIÓN DE LAS VARIABLES
Se tuvo en cuenta 20 variables para la realización de éste estudio.
Tabla 1: Listado de variables
N° ET I Q U E T A L AR G A E TI Q U E T A
C O R T A DE S C R IP C I Ó N TEM A
1
Políticas para fomentar el desarrollo
agroindustrial en el Cauca
POL_AGR No existen políticas apropiadas para
el desarrollo agroindustrial en el Cauca
Político, administrativo,
jurídico, financiero
2 Aprovechamiento de los recursos hídricos
AP_REC_H
Hay oportunidades de aprovechar de mejor manera los recursos
hídricos del departamento, respetando el medio ambiente.
Político, administrativo,
jurídico, financiero
3 Aprovechamiento de
los suelos AP_SUEL
Hay posibilidades de aprovechar los diferentes tipos de suelos y climas
en el departamento para el incremento en la producción
agroindustrial.
Político, administrativo,
jurídico, financiero
4
Desarrollo tecnológico aplicado a la
agroindustria en el Cauca
DES_TE_AG
Existe talento humano suficiente que puede ser capacitado para potenciar la investigación y el
desarrollo tecnológico aplicado a este campo.
Conocimiento, innovación y
desarrollo
5 Desarrollo social DES_SOC
Hay grandes posibilidades de inversión en el desarrollo social a
partir de los recursos obtenidos del incremento en el desarrollo
agroindustrial en el departamento.
Político, administrativo,
jurídico, financiero
6
Desarrollo de más alternativas de
producción agroindustrial
DES_AL_PR Hay potencial en el territorio del
departamento para la diversificación de la producción agrícola
Económico, Mercado
7 Procesos
agroindustriales PROC_AG
Se puede transformar los procesos de producción en el sector agrícola
e industrial de manera que se hagan más eficientes y eficaces y
rentables.
Conocimiento, innovación y
desarrollo
8 Bioingeniería y biotecnología
BIOTEC Es posible desarrollar investigación
biotecnológica para mejorar la calidad de los productos agrícolas.
Conocimiento, innovación y
desarrollo
9 Organización gremial OR_GREM Organización gremial para el Cultura
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N° ET I Q U E T A L AR G A E TI Q U E T A
C O R T A DE S C R IP C I Ó N TEM A
por cultivos crecimiento económico de los agricultores.
organizacional
10 Proyectos gremiales para buscar apoyo
gubernamental PR-A-GOB
Los gremios pueden generar proyectos para buscar recursos del
gobierno para el desarrollo agroindustrial
Político, administrativo,
jurídico, financiero
11 Capacitación de gremios para la
producción CAP-GREM
Se puede capacitar a los actores en los gremios de agroindustria para el
mejoramiento de procesos productivos
Talento humano
12 Tecnificación de
procesos de sembrado y cultivo
TECNIF Desarrollo de procesos tecnificados aplicados a los procesos de siembra
y cultivo
Conocimiento, innovación y
desarrollo
13 Aplicación del conocimiento
tradicional AP-C-TR
Hay potencial en el conocimiento tradicional de la región que puede
aplicarse para maximizar la producción agroindustrial
Conocimiento, innovación y
desarrollo
14 Comercialización de
productos de la agroindustria
COMERC
Se pueden mejorar los procesos de comercialización de productos de la
agroindustria buscando mejores mercados
Económico, Mercado
15 Clasificación
geográfica de zonas cultivables
CL_ZON
Es posible clasificar las zonas geográficas y climáticas para la optimización de la producción
agrícola
Biofísico, ambiental
16 Recursos económicos REC_EC Se deben gestionar recursos
económicos para destinarlos a la inversión en el sector agroindustrial
Económico, Mercado
17 Posibilidades de mercado en el
extranjero MEREXT
Hay potencial para comercializar productos de la agroindustria del Cauca en mercados extranjeros.
Económico, Mercado
18 Continuidad de
políticas de desarrollo CONTPOL
Puede haber interrupción en las políticas de desarrollo agroindustrial al terminar un periodo de gobierno e
iniciar el siguiente
Político, administrativo,
jurídico, financiero
19 Talento humano en el sector agroindustrial
TH AGR
Se necesita capacitar al talento humano del sector agroindustrial
para alcanzar un alto nivel competitivo
Biofísico, ambiental
20 Seguridad alimentaria para la región y el país
SEG_AL
Se deben conservar los parámetros de seguridad alimentaria para
privilegiar a la región y al país y también exportar los remanentes
Político, administrativo,
jurídico, financiero
PARAMETROS DE CÁLCULO
Se establecen 4 interacciones entre las variables, dado que el software sugiere éste número, basándose en el número de variables con que se trabaja.
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CALIFICACIÓN DE LAS RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES
A continuación se califican las influencias de las 20 variables entre ellas en la Matriz de Influencias Directas MID (Matrix of Direct Influences MDI):
Tabla 2: Matriz de influencias directas
De lo anterior se evidencia que la variable con mayor motricidad es la número 1: Políticas para fomentar el desarrollo agroindustrial en el Cauca, y la variable de mayor dependencia es la número 3: Aprovechamiento de los suelos.
CARACTERISTICAS DE LA MATRIZ
A continuación se muestran las características de la Matriz de Influencias Directas que arroja la herramienta:
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 X17 X18 X19 X20
VARIABLES 1 : POL_AGR2 : AP_REC_H3 : AP_SUEL4 : DES_TE_AG5 : DES_SOC6 : DES_AL_PR7 : PROC_AG8 : BIOTEC9 : OR_GREM10 : PR-A-GOB11 : CAP-GREM12 : TECNIF13 : AP-C-TR14 : COMERC15 : CL_ZON16 : REC_EC17 : MEREXT18 : CONTPOL19 : TH AGR20 : SEG_ALTOTAL
Y1 1 : POL_AGR 0 3 3 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 3 1 1 3 3 38
Y2 2 : AP_REC_H 0 0 3 2 0 1 3 1 0 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 3 16
Y3 3 : AP_SUEL 1 2 0 0 2 0 1 1 1 1 1 2 2 0 1 1 0 0 0 3 19
Y4 4 : DES_TE_AG 1 3 3 0 2 3 3 2 1 1 0 3 1 1 2 1 1 1 1 2 32
Y5 5 : DES_SOC 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 2 0 2 0 0 0 1 2 11
Y6 6 : DES_AL_PR 1 3 3 2 2 0 3 1 2 1 1 3 2 3 2 1 2 1 2 2 37
Y7 7 : PROC_AG 1 2 2 2 2 2 0 2 1 1 1 2 0 3 2 1 2 0 3 1 30
Y8 8 : BIOTEC 1 3 3 3 2 3 3 0 1 1 2 3 0 2 2 2 1 0 1 2 35
Y9 9 : OR_GREM 3 2 2 2 2 1 2 2 0 3 2 2 1 2 1 2 2 2 2 2 37
Y10 10 : PR-A-GOB 2 1 2 2 2 2 2 2 2 0 2 2 1 2 1 3 2 2 2 2 36
Y11 11 : CAP-GREM 1 2 2 3 2 2 2 3 1 1 0 3 0 2 2 2 1 1 3 2 35
Y12 12 : TECNIF 1 3 3 2 2 2 3 2 1 1 1 0 1 2 1 2 2 1 1 1 32
Y13 13 : AP-C-TR 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0 7
Y14 14 : COMERC 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 0 1 1 0 1 2 3 0 1 1 26
Y15 15 : CL_ZON 0 2 2 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 12
Y16 16 : REC_EC 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6
Y17 17 : MEREXT 2 2 2 2 1 1 2 2 1 0 2 2 0 2 1 2 0 1 2 2 29
Y18 18 : CONTPOL 3 1 1 2 3 2 1 1 0 1 0 2 1 1 1 1 2 0 1 3 27
Y19 19 : TH AGR 1 2 1 3 2 3 2 2 1 1 2 2 1 0 2 2 2 0 0 2 31
Y20 20 : SEG_AL 1 2 2 1 3 1 2 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 0 0 28
TOTAL 22 38 39 31 33 29 34 26 16 16 18 35 17 24 27 30 22 11 23 33
DEPENDENCIA
M
O
T
R
I
C
I
D
A
D
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Tabla 3: Características de la matriz
I N D I C A D O R V A L O R
Matrix size 20 Number of iterations 4
Number of zeros 101 Number of ones 118 Number of twos 137 Number of threes 44
Number of P 0 Total 299
Fillrate 74,75%
SUMATORIA DE VARIABLES
A continuación se muestra la sumatoria de las variables:
Tabla 4: Sumatoria de variables
N° V A R I A B L E T O T A L N U M B E R O F
R O W S T O T A L N U M B E R O F
C O L U M N S
1 Políticas para fomentar el desarrollo agroindustrial
en el Cauca 38 22
2 Aprovechamiento de los recursos hídricos 16 38 3 Aprovechamiento de los suelos 19 39
4 Desarrollo tecnológico aplicado a la agroindustria
en el Cauca 32 31
5 Desarrollo social 11 33
6 Desarrollo de más alternativas de producción
agroindustrial 37 29
7 Procesos agroindustriales 30 34 8 Bioingeniería y biotecnología 35 26 9 Organización gremial por cultivos 37 16
10 Proyectos gremiales para buscar apoyo
gubernamental 36 16
11 Capacitación de gremios para la producción 35 18 12 Tecnificación de procesos de sembrado y cultivo 32 35 13 Aplicación del conocimiento tradicional 7 17 14 Comercialización de productos de la agroindustria 26 24 15 Clasificación geográfica de zonas cultivables 12 27 16 Recursos económicos 6 30 17 Posibilidades de mercado en el extranjero 29 22 18 Continuidad de políticas de desarrollo 27 11 19 Talento humano en el sector agroindustrial 31 23 20 Seguridad alimentaria para la región y el país 28 33
Totales 524 524
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ESTABILIDAD DE LA MATRIZ A continuación se muestra la estabilidad de la matriz con 4 iteraciones sugeridas por el software. Aquí se ilustra que los valores varían del 92% al 101%, indicando estabilidad suficiente.
Tabla 5: Estabilidad de la matriz
I T E R A T I O N I N F L U E N C E D E P E N D E N C E
1 92 % 96 % 2 99 % 100 % 3 101 % 100 % 4 100 % 100 %
ANALISIS DEL PLANO DIRECTO
Aquí se muestra la ubicación de las variables en el plano directo, bajo los criterios de motricidad y dependencia:
Ilustración 1: Mapa directo
Cuadrante I. Zona de poder. Variables AB: Alta motricidad,
Baja dependencia.
Cuadrante II. Zona de conflicto. Variables AA: Alta motricidad, Alta dependencia.
Cuadrante IV. Zona de falsos problemas. Variables BB: Baja motricidad, Baja dependencia.
Cuadrante III. Zona de resultados. Variables BA: Baja motricidad, Alta
dependencia.
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Cuadrante I: Zona de poder. Variables AB: Alta motricidad, Baja dependencia
Las variables que se encuentran en este cuadrante son:
Continuidad de políticas de desarrollo
Organización gremial por cultivos
Capacitación de gremios para la producción
Proyectos gremiales para buscar apoyo gubernamental
Políticas para fomentar el desarrollo agroindustrial en el Cauca
Talento humano en el sector agroindustrial
Posibilidades de mercado en el extranjero
Comercialización de productos de la agroindustria
Las anteriores son variables no controlables por el sistema, pero sobre las cuales vale la pena adelantar acciones que las puedan afectar a mediano y largo plazo.
Cuadrante II: Zona de conflicto. Variables AA: Alta motricidad, Alta dependencia. Las variables dentro de éste cuadrante son:
Bioingeniería y biotecnología: Es posible desarrollar investigación biotecnológica para mejorar la calidad de los productos agrícolas. Aprovechando el talento humano disponible en la región e invirtiendo en su formación académica y científica es posible desarrollar innovaciones en bioingeniería y biotecnología que se apliquen al sector agroindustrial caucano.
Desarrollo de más alternativas de producción agroindustrial: Hay potencial en el territorio del departamento para la diversificación de la producción agrícola. Implementando nuevas alterativas para la producción agroindustrial se puede convertir a este sector en uno más competitivo que genere mayos progreso para la región.
Desarrollo tecnológico aplicado a la agroindustria en el Cauca: Existe talento humano suficiente que puede ser capacitado para potenciar la investigación y el desarrollo tecnológico aplicado a este campo. Dinamizando la innovación tecnológica en aplicada a este sector, pueden alcanzarse mayores niveles de competitividad en el mercado.
Procesos agroindustriales: Se puede transformar los procesos de producción en el sector agrícola e industrial de manera que se hagan más eficientes y eficaces y rentables. Modernizando los procesos productivos de la agroindustria implementando desarrollos tecnológicos y científicos puede potenciarse el desarrollo de éste sector en la región.
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Seguridad alimentaria para la región y el país: Se deben conservar los parámetros de seguridad alimentaria para privilegiar a la región y al país y también exportar los remanentes. Es fundamental que el desarrollo agroindustrial de la región apunte a establecer una seguridad alimentaria permanente para el departamento y a su vez contribuir a la del país.
Tecnificación de procesos de sembrado y cultivo: Desarrollo de procesos tecnificados aplicados a los procesos de siembra y cultivo. Para alcanzar niveles óptimos de desarrollo agroindustrial en la región es necesario tecnificar los procesos inherentes al sector.
Todas las anteriores son variables sobre las cuales se debe actuar inmediatamente, ya que sus resultados afectaran a todo el sistema en un plazo corto.
Cuadrante III: Zona de resultados. Variables BA: Baja motricidad, Alta dependencia. Las variables que se ubican en éste cuadrante son:
Aprovechamiento de los suelos: Hay posibilidades de aprovechar los diferentes tipos de suelos y climas en el departamento para el incremento en la producción agroindustrial.
Aprovechamiento de los recursos hídricos: Hay oportunidades de aprovechar de mejor manera los recursos hídricos del departamento, respetando el medio ambiente.
Desarrollo social: Hay grandes posibilidades de inversión en el desarrollo social a partir de los recursos obtenidos del incremento en el desarrollo agroindustrial en el departamento.
Recursos económicos: Se deben gestionar recursos económicos para destinarlos a la inversión en el sector agroindustrial
Clasificación geográfica de zonas cultivables: Es posible clasificar las zonas geográficas y climáticas para la optimización de la producción agrícola
Las anteriores se constituyen en variables que están bajo el control del sistema, sobre las cuales se deben desarrollar estrategias de acción pero no prioritarias ya que se ubican en la zona de resultados, su afectación es consecuencia de los cambios de las variables de los cuadrantes I y II.
Cuadrante IV: Zona de falsos problemas. Variables BB: Baja motricidad, Baja dependencia. Las variables dentro de éste cuadrante son:
Aplicación del conocimiento tradicional: Hay potencial en el conocimiento tradicional de la región que puede aplicarse para maximizar la producción agroindustrial
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Esta variable por estar ubicada en el cuadrante IV, se constituye en una variable por la que deberían implementarse acciones de monitoreo y seguimiento y que no influencian al sistema en una medida importante.
GRÁFICO DIRECTO
A continuación se muestra el grafico directo arrojado por la herramienta:
Ilustración 2: Gráfico directo
Las variables con mayor influencia sobre el sistema son: Tecnificación de procesos de sembrado y cultivo Procesos agroindustriales Desarrollo tecnológico aplicado a la agroindustria en el Cauca
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INTERPRETACIÓN FINAL
Ilustración 3: Interpretación final del grafico directo
EJE DE LAS ESTRATÉGIAS Tabla 6: Eje de las estrategias
N° TITULO LARGO DE
LA VARIABLE
TITULO CORTO DE
LA VARIABLE
DESCRIPCION
TEMA O SUBSISTEMA
DE LA VARIABLE
CUADRANTE
CARACTERISTICA
1
Políticas para fomentar el desarrollo agroindustrial en el Cauca
POL_AGR
No existen políticas apropiadas para el desarrollo agroindustrial en el Cauca
Político administrativo, jurídico.
I Variable determinante
2
Aprovechamiento de los recursos hídricos
AP_REC_H
Hay oportunidades de aprovechar de mejor manera los recursos hídricos del departamento, respetando el medio ambiente.
Político administrativ
o, jurídico II
Variable objetivo
3 Aprovechamiento de los suelos
AP_SUEL
Hay posibilidades de aprovechar los diferentes tipos de suelos y climas en el departamento para el incremento en la producción agroindustrial.
Político administrativ
o, jurídico II
Variable objetivo
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4
Desarrollo tecnológico aplicado a la agroindustria en el Cauca
DES_TE_AG
Existe talento humano suficiente que puede ser capacitado para potenciar la investigación y el desarrollo tecnológico aplicado a este campo.
Conocimiento, innovación y desarrollo.
II Variable crítica
5 Desarrollo social DES_SOC
Hay grandes posibilidades de inversión en el desarrollo social a partir de los recursos obtenidos del incremento en el desarrollo agroindustrial en el departamento.
Político administrativ
o, jurídico III
Variable de resultado
6
Desarrollo de más alternativas de producción agroindustrial
DES_AL_PR
Hay potencial en el territorio del departamento para la diversificación de la producción agrícola
Económico, mercado
II Variable clave
7 Procesos agroindustriales
PROC_AG
Se puede transformar los procesos de producción en el sector agrícola e industrial de manera que se hagan más eficientes y eficaces y rentables.
Conocimiento, innovación y desarrollo.
II Variable crítica
8 Bioingeniería y biotecnología
BIOTEC
Es posible desarrollar investigación biotecnológica para mejorar la calidad de los productos agrícolas.
Conocimiento, innovación y desarrollo.
II Variable clave
9
Organización gremial por cultivos
OR_GREM
Organización gremial para el crecimiento económico de los agricultores.
Cultura organizacion
al. I
Variable determinante
10
Proyectos gremiales para buscar apoyo gubernamental
PR-A-GOB
Los gremios pueden generar proyectos para buscar recursos del gobierno para el desarrollo agroindustrial
Político administrativ
o, jurídico I
Variable determinante
11
Capacitación de gremios para la producción
CAP-GREM
Se puede capacitar a los actores en los gremios de agroindustria para el mejoramiento de procesos productivos
Talento humano.
I Variable determinante
12
Tecnificación de procesos de sembrado y cultivo
TECNIF
Desarrollo de procesos tecnificados aplicados a los procesos de siembra y cultivo
Conocimiento, innovación y desarrollo.
II Variable crítica
13
Aplicación del conocimiento tradicional
AP-C-TR
Hay potencial en el conocimiento tradicional de la región que puede aplicarse para maximizar la producción agroindustrial
Conocimiento, innovación y desarrollo.
IV Variable autónoma
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 19
14
Comercialización de productos de la agroindustria
COMERC
Se pueden mejorar los procesos de comercialización de productos de la agroindustria buscando mejores mercados
Económico, mercado
I Variable reguladora
15
Clasificación geográfica de zonas cultivables
CL_ZON
Es posible clasificar las zonas geográficas y climáticas para la optimización de la producción agrícola
Biofísico, ambiental.
III
16 Recursos económicos
REC_EC
Se deben gestionar recursos económicos para destinarlos a la inversión en el sector agroindustrial
Económico, mercado
III Variable de salida
17
Posibilidades de mercado en el extranjero
MEREXT
Hay potencial para comercializar productos de la agroindustria del Cauca en mercados extranjeros.
Económico, mercado
I
18
Continuidad de políticas de desarrollo
CONTPOL
Puede haber interrupción en las políticas de desarrollo agroindustrial al terminar un periodo de gobierno e iniciar el siguiente
Político administrativ
o, jurídico I
Variable de entorno
19
Talento humano en el sector agroindustrial
TH AGR
Se necesita capacitar al talento humano del sector agroindustrial para alcanzar un alto nivel competitivo
Talento humano
I
20
Seguridad alimentaria para la región y el país
SEG_AL
Se deben conservar los parámetros de seguridad alimentaria para privilegiar a la región y al país y también exportar los remanentes
Político administrativ
o, jurídico II
Variable crítica
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 20
CAPITULO 2: APLICACIÓN DE SMIC PROB EXPERT (Laverde R., PENSAMIENTO PROSPECTIVO UNICAUCA MAYO 2015, 2015)
HIPOTESIS (Perilla, 2013)
A continuación se presenta la lista de las hipótesis, como son las proposiciones, condiciones y/o principios que se supone sin certeza se lograría determinar la derivación hacia consecuencias con hechos lógicos y de esta forma identificar el método de comprobación acorde a hechos conocidos en cuanto a horizonte de tiempo (2030), estimar además hipótesis de futuro (supuesto) y valorar de acuerdo a la situación actual del fenómeno de que tan probable tiene la ocurrencia del lograr el Desarrollo Agroindustrial en el Departamento del Cauca.
Lo anterior pueden realizarse de acuerdo las siguientes actividades, y de esta manera realizar una clasificación de todas las variables tenidas en cuenta para el Desarrollo agroindustrial en el Cauca en el 2030:
N° Título largo Título corto Descripción
1 Desarrollo agroindustrial en el cauca
DES AGR Que tan probable es potenciar el desarrollo agroindustrial en el departamento del Cauca para el año 2030. Siendo que en la actualidad éste sector presenta poco avance en cuanto a su nivel de desarrollo.
2 Situación de orden público en el departamento
ORD PUB Que tan probable es que para el año 2030 hayan condiciones de orden público adecuadas para el crecimiento agroindustrial en el Cauca, siendo que en la actualidad, la falta de garantías en condiciones de seguridad dificulta el desarrollo agroindustrial.
3 Transparencia en el manejo de recursos para el desarrollo agroindustrial del Cauca
TRANSP_REC Que tan probable es que para el año 2030 haya buen manejo delos dineros públicos destinados a la agroindustria. Siendo que actualmente los niveles de corrupción resultan en detrimento del desarrollo agroindustrial.
4 Entrada de productos de agroindustria del Cauca a mercados extranjeros
EXPORT Qué posibilidades hay de que para el año 2030 los productos de la agroindustria caucana tengan entrada al mercado extranjero, si hasta el momento, las cifras de exportación de estos productos siguen siendo bajas.
5 Canalización de recursos financieros para desarrollo agroindustrial en el Cauca
REC FIN Que tan probable es que se destinen recursos financieros suficientes para el desarrollo agroindustrial del Cauca por parte del gobierno local y nacional. Si hasta ahora han sido pocos los recursos financieros destinados a éste fin.
6 Aprovechamiento de productos de agroindustria en el Cauca
AP-AGRO Que tan probable es que se optimice el aprovechamiento de los productos de la agroindustria caucana para el 2030. Si en la actualidad existen productos de éste sector que no
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 21
N° Título largo Título corto Descripción
se aprovechan en gran medida.
Expertos Las personas que se han determinado como influyentes en esta valoración de hipótesis son las relacionadas a continuación y tienen peso político en toma de decisiones que tienen que ver con el desarrollo agroindustrial:
N° Apellido Nombre Grupo Peso
1 MELO ANIBAL FUNCIONARIOS PUBLICOS 7
2 LUNA DANIEL FUNCIONARIOS PUBLICOS 6
3 VALENCIA FELICIANO LIDERES INDIGENAS 4
Probabilidades Simples Experto Aníbal Melo Martínez- Secretario de Desarrollo Agropecuario y Fomento Económico del Departamento del Cauca.
Los valores están comprendidos entre 0 y 1. Experto Feliciano Valencia – Líder indígena en el Departamento del Cauca
1 : DES AGR
2 : ORD PUB
3 : TRANSP_REC
4 : EXPORT
5 : REC FIN
6 : AP-AGRO
Pro
ba
bilid
ad
es
0,247
0,135
0,134
0,213
0,175
0,243
© L
IPS
OR
-EP
ITA
-PR
OB
-EX
PE
RT
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 22
Los valores están comprendidos entre 0 y 1. Experto Daniel luna Fals – Jefe de la Oficina Asesora de planeación del Departamento del Cauca
Los valores están comprendidos entre 0 y 1. En los cuadros anteriores se muestra el posicionamiento de los expertos sobre las probabilidades de hipótesis determinadas para el ejercicio.
Probabilidades condicionales si realización
Para este ejercicio se clasificaron a los tres expertos tomados para la calificación de las hipótesis de acuerdo a la influencia en la probabilidad de ocurrencia SI se da la hipótesis en este caso se muestran a continuación las valoraciones para cada integrante tomado en cuenta :
Experto Aníbal Melo Martínez
Los valores están comprendidos entre 0 y 1.
1 : DES AGR
2 : ORD PUB
3 : TRANSP_REC
4 : EXPORT
5 : REC FIN
6 : AP-AGRO
Pro
ba
bilid
ad
es
0,125
0,254
0,143
0,123
0,143
0,365
© L
IPS
OR
-EP
ITA
-PR
OB
-EX
PE
RT
1 : DES AGR
2 : ORD PUB
3 : TRANSP_REC
4 : EXPORT
5 : REC FIN
6 : AP-AGRO
DE
S A
GR
OR
D P
UB
TR
AN
SP
_R
EC
EX
PO
RT
RE
C F
IN
AP
-AG
RO
0,247 0,421 0,153 0,243 0,231 0,162
0,521 0,135 0,193 0,174 0,524 0,356
0,423 0,412 0,134 0,423 0,253 0,423
0,423 0,153 0,313 0,213 0,142 0,312
0,184 0,673 0,153 0,132 0,175 0,162
0,423 0,634 0,414 0,153 0,634 0,243
© L
IPS
OR
-EP
ITA
-PR
OB
-EX
PE
RT
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 23
Experto Daniel Luna Fals
Los valores están comprendidos entre 0 y 1. Experto Feliciano Valencia
Los valores están comprendidos entre 0 y 1.
Probabilidades condicionales si no realización
Para la valoración de las probabilidad condicionales si no realización se realizaron también la estimación a los tres expertos tomados inicialmente para la calificación de las hipótesis de acuerdo a la influencia en la probabilidad de ocurrencia si NO se da la hipótesis como se muestra a continuación:
1 : DES AGR
2 : ORD PUB
3 : TRANSP_REC
4 : EXPORT
5 : REC FIN
6 : AP-AGRO
DE
S A
GR
OR
D P
UB
TR
AN
SP
_R
EC
EX
PO
RT
RE
C F
IN
AP
-AG
RO
0,125 0,245 0,378 0,412 0,568 0,568
0,579 0,254 0,235 0,146 0,235 0,129
0,123 0,235 0,143 0,123 0,126 0,123
0,635 0,39 0,231 0,123 0,421 0,271
0,541 0,342 0,321 0,367 0,143 0,344
0,551 0,231 0,413 0,311 0,329 0,365
© L
IPS
OR
-EP
ITA
-PR
OB
-EX
PE
RT
1 : DES AGR
2 : ORD PUB
3 : TRANSP_REC
4 : EXPORT
5 : REC FIN
6 : AP-AGRO
DE
S A
GR
OR
D P
UB
TR
AN
SP
_R
EC
EX
PO
RT
RE
C F
IN
AP
-AG
RO
0,143 0,322 0,128 0,129 0,13 0,122
0,126 0,342 0,123 0,112 0,126 0,137
0,123 0,111 0,152 0,133 0,111 0,143
0,065 0,056 0,034 0,521 0,12 0,116
0,123 0,123 0,178 0,542 0,163 0,121
0,123 0,124 0,123 0,121 0,112 0,312
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IPS
OR
-EP
ITA
-PR
OB
-EX
PE
RT
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 24
Experto Aníbal Melo Martínez
Los valores están comprendidos entre 0 y 1.
Experto Daniel Luna Fals
Los valores están comprendidos entre 0 y 1.
Experto Feliciano valencia
1 : DES AGR
2 : ORD PUB
3 : TRANSP_REC
4 : EXPORT
5 : REC FIN
6 : AP-AGRO
DE
S A
GR
OR
D P
UB
TR
AN
SP
_R
EC
EX
PO
RT
RE
C F
IN
AP
-AG
RO
0 0,131 0,152 0,121 0,11 0,157
0,123 0 0,121 0,123 0,134 0,124
0,115 0,123 0 0,124 0,123 0,123
0,012 0,123 0,122 0 0,122 0,122
0,146 0,134 0,111 0,122 0 0,144
0,168 0,168 0,112 0,168 0,122 0
© L
IPS
OR
-EP
ITA
-PR
OB
-EX
PE
RT
1 : DES AGR
2 : ORD PUB
3 : TRANSP_REC
4 : EXPORT
5 : REC FIN
6 : AP-AGRO
DE
S A
GR
OR
D P
UB
TR
AN
SP
_R
EC
EX
PO
RT
RE
C F
IN
AP
-AG
RO
0 0,123 0,178 0,157 0,179 0,157
0,168 0 0,111 0,157 0,126 0,157
0,106 0,123 0 0,126 0,129 0,157
0,168 0,111 0,135 0 0,123 0,124
0,189 0,134 0,122 0,178 0 0,123
0,123 0,127 0,123 0,123 0,123 0
© L
IPS
OR
-EP
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-PR
OB
-EX
PE
RT
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 25
Los valores están comprendidos entre 0 y 1.
Visualización e interpretación de los resultados
Tratamiento de los datos brutos
Posición de los expertos sobre las probabilidades de la hipótesis de Desarrollo
agroindustrial en el Cauca.
1 : DES AGR
2 : ORD PUB
3 : TRANSP_REC
4 : EXPORT
5 : REC FIN
6 : AP-AGRO
DE
S A
GR
OR
D P
UB
TR
AN
SP
_R
EC
EX
PO
RT
RE
C F
IN
AP
-AG
RO
0 0,123 0,157 0,168 0,122 0,133
0,113 0 0,123 0,19 0,178 0,14
0,177 0,167 0 0,155 0,156 0,156
0,167 0,167 0,156 0 0,119 0,157
0,167 0,168 0,167 0,156 0 0,178
0,167 0,155 0,178 0,167 0,178 0
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Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 26
Posición de los expertos sobre las posibilidades de la hipótesis de la situación de orden público.
3. Posición de los expertos sobre las posibilidades de la hipótesis de transparencia en
el manejo de recursos
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 27
Posición de los expertos sobre las posibilidades de la hipótesis de entrada de productos de agroindustria del Cauca a mercados extranjeros.
Posición de los expertos sobre las posibilidades de la hipótesis de canalización de recursos financieros para el desarrollo agroindustrial en el Cauca.
Posición de los expertos sobre las posibilidades de la hipótesis de Aprovechamiento de productos agroindustriales en el Cauca
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 28
Posiciones de los expertos sobre las probabilidades SI realización
1ra combinación desde la condición de hipótesis de situación del Desarrollo Agroindustrial en el Departamento del Cauca (DES AGR)
Probabilidades condicionales del grupo de expertos si la realización del Desarrollo Agroindustrial en el Departamento del Cauca depende de las condiciones del Orden publico adecuadas para el crecimiento agroindustrial en el Cauca
Probabilidades condicionales del grupo de expertos si la realización del Desarrollo Agroindustrial en el Departamento del Cauca depende de las condiciones del buen manejo de los dineros públicos destinados a la agroindustria.
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 29
Probabilidades condicionales del grupo de expertos si la realización del Desarrollo Agroindustrial en el Departamento del Cauca depende de que los productos de la agroindustrial caucana tengan entrada al mercado extranjero.
Probabilidades condicionales del grupo de expertos si la realización del Desarrollo Agroindustrial en el Departamento del Cauca depende de que se destinen recursos financieros suficientes para el desarrollo agroindustrial del Cauca por parte del gobierno local y nacional
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 30
Probabilidades condicionales del grupo de expertos si la realización del Desarrollo Agroindustrial en el Departamento del Cauca depende de que se optimice el aprovechamiento de los productos de la Agroindustria Caucana para el 2030.
2da combinación desde la condición de hipótesis de situación del orden publico adecuada para el crecimiento agroindustrial (ORD PUB) Probabilidad condicionales del grupo de expertos de las condiciones de orden público adecuadas para el crecimiento agroindustrial en el cauca Desarrollo Agroindustrial en el Departamento del Cauca si la realización del desarrollo agroindustrial en el departamento Los resultados indican de que es bastante probable con 66% de que influya el orden público ante la realización de un buen desarrollo agroindustrial
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Probabilidades condicionales del grupo de expertos de las condiciones de orden público adecuadas para el crecimiento agroindustrial en el cauca Desarrollo Agroindustrial en el Departamento del Cauca si la realización de que haya un buen manejo de los dineros públicos destinados a la agroindustria. Se puede identificar en el resultado de que es muy poco probable con un resultado de 66%de incidencia en que si el orden público es el adecuado influya en el buen manejo de los dineros
Probabilidades condicionales del grupo de expertos de las condiciones de orden público adecuadas para el crecimiento agroindustrial en el cauca Desarrollo Agroindustrial en el Departamento del Cauca si la realización de que los productos de la agroindustria caucana tengan entrada en el mercado extranjero, en este ejercicio se
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 32
presenta en un 100% de que es muy poco probable de que incida al tener buenas condiciones de orden publico
Probabilidades condicionales del grupo de expertos de las condiciones de orden público adecuadas para el crecimiento agroindustrial en el Cauca Desarrollo Agroindustrial en el Departamento del Cauca si la realización de que destinen recursos financieros suficientes para el desarrollo agroindustrial es en todos los casos indiferente esta condición ya que presenta un resultado de 33% en que influya o en que no.
Probabilidades condicionales del grupo de expertos de las condiciones de orden público adecuadas para el crecimiento agroindustrial en el cauca Desarrollo Agroindustrial en el Departamento del Cauca si la realización de que exista un aprovechamiento de los productos es un poco probable con 66% muy poco probable de
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 33
que esta ocurrencia se vea influenciada en que se realice la optimización de aprovechamiento de productos a la agroindustria
3ra combinación desde la condición de hipótesis que tanta influencia tiene el buen manejo de los dineros destinados a la agroindustria (TRANSP REC) Probabilidades condicionales del grupo de expertos de las condiciones de transparencia en el manejo de recursos si la realización de que haya desarrollo agroindustrial en el departamento del Cauca, el resultado sobre esta relación es de 100% de muy poco probable de que incida.
Probabilidades condicionales del grupo de expertos de las condiciones de transparencia en el manejo de recursos si la realización si hay buenas condiciones de
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 34
orden público adecuadas para el crecimiento agroindustrial se tiene un resultado en igualdad de ponderaciones ya que esto influye en que pueda ser incidente como no con resultado iguales de 33%
Probabilidades condicionales del grupo de expertos de las condiciones de transparencia en el manejo de recursos si la realización si incidencia en que los productos de la agroindustria caucana tengan participación en el mercado extranjero en esta parte arroja un resultado donde es muy poco probable en un 66% de incidencia en que el buen manejo de los dineros garanticen la entrada de interés del mercado extranjero en los productos de la agroindustria cauca.
Probabilidades condicionales del grupo de expertos de las condiciones de transparencia en el manejo de recursos si la realización si influye de que hayan recursos financieros para el desarrollo agroindustrial por parte de los gobiernos local y
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nacional, al igual que la anterior combinación presenta 66% de muy poca probabilidad en que la transparencia de recursos dependa de la obtención de recursos financieros.
Probabilidades condicionales del grupo de expertos de las condiciones de transparencia en el manejo de recursos si la realización si con 66 % es muy poco probable que el aprovechamiento de productos sea la razón por la cual la transparencia se mantenga.
4ta combinación desde la condición de hipótesis que tanta influencia tiene si los productos de la agroindustria caucana tengan entrada al mercado extranjero Probabilidades condicionales del grupo de expertos de las condiciones de entrada de productos de agroindustria del Cauca a mercados extranjeros si realización si hay desarrollo agroindustrial en el departamento del Cauca.
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 36
Probabilidades condicionales del grupo de expertos de las condiciones de entrada de productos de agroindustria del Cauca a mercados extranjeros si realización de buenas condiciones de orden público adecuadas para el crecimiento agroindustrial con 66% de resultado en que es muy poco probable la incidencia
Probabilidades condicionales del grupo de expertos de las condiciones de entrada de productos de agroindustria del Cauca a mercados extranjeros si realización con 66%de poca probabilidad que incida que se realice buenos manejos de dineros destinados para la agroindustria
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 37
Probabilidades condicionales del grupo de expertos de las condiciones de entrada de productos de agroindustria del Cauca a mercados extranjeros si realización de la canalización de recursos financieros que es muy poco probable según el resultado de 66% de dependencia que este ocurra como se indica en el próximo cuadro
Probabilidades condicionales del grupo de expertos de las condiciones de entrada de productos de agroindustria del Cauca a mercados extranjeros si realización la optimización de aprovechamiento de productos de la agroindustria tiene 66% de incidencia que esto se lleve a cabo por aprovechar productos de la agroindustria del Cauca.
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 38
5ta combinación desde la condición de hipótesis que tanta influencia tiene si los recursos financieros sobre las condiciones puestas a consideración. Probabilidad condicionales del grupo de expertos de las condiciones de que se destinen recursos financieros suficientes para el desarrollo agroindustrial del Cauca por parte del gobierno local y nacional para este caso es muy poco probable con 66% de que el desarrollo agroindustrial tenga que ver con la obtención de recursos.
Probabilidades condicionales del grupo de expertos de las condiciones de que se destinen recursos financieros suficientes si realización de mejores condiciones de orden público puede inducir. Como no es el caso, presenta ponderados en igualdad de calificaciones con 33%.
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 39
En general el comportamiento de las variables o hipótesis puestas a consideración ha sido dentro del margen de las consideraciones evaluadas y vistas en cada una de las combinaciones como posibles incidencias en mas de 50% de que es muy poco probable de que suceda el desarrollo de la agroindustria según el análisis y puntuación que se le ha dado para los expertos.
Posiciones de los expertos sobre las probabilidades de NO realización
En cada uno de los cuadros se puede evidenciar como no existe dependencia de las hipótesis para que suceda la otra como se pueden verificar en el muestreo de los siguientes histogramas:
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 40
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 41
Todas las grafica arrojan el mismo resultado. Calculo de datos netos bajo la forma del histograma para el grupo de expertos como funcionarios públicos ;
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Análisis de Sensibilidad Realizando el cálculo de sensibilidad de las influencias en el conjunto de expertos se puede obtener que el Aprovechamiento de productos de agroindustria en el Cauca presenta mayor impacto.
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CONCLUSIONES
Con el propósito de lograr mayor desarrollo agroindustrial en el departamento del Cauca para el año 2030, se hace necesario implementar acciones inmediatas ya corto plazo sobre las variables críticas, a saber:
Desarrollo tecnológico aplicado a la agroindustria en el Cauca: Existe talento humano suficiente que puede ser capacitado para potenciar la investigación y el desarrollo tecnológico aplicado a este campo.
Procesos agroindustriales: Se puede transformar los procesos de producción en el sector agrícola e industrial de manera que se hagan más eficientes y eficaces y rentables.
Tecnificación de procesos de sembrado y cultivo: Desarrollo de procesos tecnificados aplicados a los procesos de siembra y cultivo:
Seguridad alimentaria para la región y el país: Se deben conservar los parámetros de seguridad alimentaria para privilegiar a la región y al país y también exportar los remanentes.
La implementación de acciones inmediatas sobre estas variables puede llevar a la movilización de todo el sistema hacia el escenario deseable de desarrollo agroindustrial para el año 2030.
Existen variables ubicadas en el cuadrante I, tales como aquellas relacionadas con políticas del sector agroindustrial en el Cauca, frente a las cuales el sistema no tiene control, pero sobre las cuales se podrían desarrollar acciones que las afecten a mediano y largo plazo. Es decir, al actuar de inmediato sobre las variables que se ubican en el cuadrante II, aquellas que se ubican en el cuadrante I y que por el momento no son controlables por el sistema, podrían verse afectadas y dentro de un mediano o largo plazo desplazarse hacia el cuadrante I donde serían directamente controlables por el sistema.
En el cuadrante I, particularmente como variable reguladora, se encuentra la variable de Comercialización de productos de la agroindustria, la cual tiene una influencia importante sobre el resto del sistema.
Hay también variables objetivo, que son el aprovechamiento de los recursos hídricos y el aprovechamiento de los suelos, hacia las que se apunta como elementos importantes para movilizar el sistema completo, y también se encuentra como variable resultado el desarrollo social, que sería producto de la operacionalización positiva de todo éste sistema.
Aplicando las herramientas de prospectiva MICMAC y SMIC PROB EXPERT, se tiene la posibilidad de evaluar diferentes sistemas de manera estratégica para tener un
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 45
acercamiento a las acciones que podrían adelantarse en el presente para llegar a un escenario futuro deseable al interpretar y evaluar los datos, así logrando la toma de decisiones asertivas dentro de la alta gerencia (Godet, 2007).
Se realizaron diferentes apreciaciones a través de la herramienta, a las variables e hipótesis enfocadas al desarrollo agroindustrial en el departamento del Cauca, en las cuales se identificaron con el desarrollo de datos supuestos pero con tendencia a la realidad en el año 2030 del sector agroindustrial, también se visualizó el panorama prospectivo del sector y se identificaron que las posibles soluciones dependen de las calificaciones que se aplican por los expertos.
Las herramientas de prospectiva utilizadas en el presente trabajo y los conceptos de prospectiva estudiados permiten tener una visión diferente de los sistemas dentro de las organizaciones en que nos desempeñamos, a la vez que ayudan a analizar las posibles acciones que se pueden adelantar desde el rol gerencial para lograr el cumplimento de las metas propuestas dentro de los planes estratégicos y hacer los ajustes necesarios para llevar a la organización a la obtención de resultados esperados.
Es necesario que el gerente de organizaciones se apropie de los conceptos de prospectiva y sepa manejar las herramientas necesarias, ya que esto permite que haya mejores procesos gerenciales en las organizaciones, analizando variables e hipótesis que muy probablemente no se considerarían desde el la planeación estratégica.
Prospectiva para el desarrollo agroindustrial del Cauca a 2030. MGOyP –UNICAUCA . Popayán, 2015. Page 46
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