Introducción

Según la literatura especializada, las cadenas de producción agrícola (APC, por su sigla en inglés) son entidades enlazadas que crean valor como fuente de ventaja competitiva (^{Hernández & Pedersen, 2017}) y se caracterizan por generar vínculos entre las empresas con cualidades distintivas, las cuales crean nuevos conocimientos que son fundamentales para enfrentarse a entornos cambiantes. De acuerdo con estas características, las APC se comportan como un sistema de conocimiento e innovación agrícola (AKIS, por su sigla en inglés), definido como un conjunto de organizaciones con vínculos e interacciones entre ellas, dedicadas a la generación, transformación, transmisión, integración, difusión y utilización de conocimientos para la resolución de problemas y la innovación (^{Islam, 2010}; ^{Röling & Engel, 1990}). Los AKIS desempeñan un papel fundamental en la agricultura, ya que ostentan un alto potencial económico y social a través de la generación de nuevos conocimientos y mercados (^{Pietrobelli & Rabellotti, 2011}).

Por su carácter organizacional y sistémico, los AKIS pueden ser abordados desde la perspectiva de los sistemas de innovación (^{Edquist, 1997}), los cuales están conformados por una red de instituciones públicas y privadas cuyas actividades e interacciones contribuyen, a través de sus funciones de innovación de generación, difusión y uso de conocimiento, a impulsar los procesos de innovación y aprendizaje interactivo. Esto propicia la evolución del sistema mediante la acumulación de las capacidades (^{Quintero et al., 2017}; ^{Quintero & Giraldo, 2018}), con el fin de satisfacer las necesidades del entorno competitivo y mejorar el desempeño innovador (^{Freeman, 1987}). Las capacidades son las habilidades que posee un actor para hacer uso de los recursos en la realización de alguna actividad (^{Hafeez et al., 2002}); por tanto, permiten caracterizar y diferenciar las firmas de cualquier sistema y conocer sus roles, relaciones y patrones de aprendizaje para establecer políticas y estrategias que mejoren su desempeño.

Los AKIS son reconocidos por descubrir y difundir nuevos conocimientos y tecnologías que mejoran la producción agrícola, la cual exige una integración de sus organizaciones cada vez mayor para hacer frente a entornos competitivos cambiantes (^{Boyaci & Yildiz, 2017}). Para cumplir con este objetivo, se deben fortalecer sus funciones de innovación de generación, difusión y uso de conocimiento y tecnología, a través de la acumulación de capacidades tecnológicas para la innovación (TICs, por su sigla en inglés) producidas en procesos de aprendizaje interactivo, los cuales influyen en su desempeño (^{Ruiz et al., 2016}).

Las funciones habilitadoras de los sistemas de innovación son esenciales para identificar los roles y las relaciones de las empresas (^{Carlsson et al., 2002}) y para definir los patrones de acumulación de capacidades producto de la interacción entre agentes relacionados en los ciclos de exploración, explotación (^{Gilsing & Nooteboom, 2006}) e intermediación (^{Klerkx & Leeuwis, 2009}). Las capacidades son las características integrales en una organización que facilitan y respaldan sus estrategias de innovación tecnológica (^{Guan & Ma, 2003}; ^{Yam et al., 2004}); además, son consideradas fundamentales para que una organización consolide la innovación (^{Serrano et al., 2017}) y logre la competitividad estratégica (^{Conner, 1991}; ^{Penrose, 1959}). Estas capacidades corresponden a las TICs, que se asocian con las funciones habilitadoras del sistema de innovación así: las capacidades de investigación y desarrollo con la función de generación de conocimiento y tecnología; las capacidades de difusión y vinculación con la función de difusión de conocimiento y tecnología, y las capacidades de apropiación para la producción y mercadeo de innovación con la función de uso de conocimiento y tecnología.

Desde esta perspectiva, las empresas más innovadoras se caracterizan por tener sistemas de aprendizaje colectivo altamente efectivos (^{Doloreux & Parto, 2005}; ^{Tushman & Nadler, 1986}), que posibilitan la acumulación de las capacidades. Una capacidad involucra el conocimiento, la experiencia y las habilidades de la organización (^{Richardson, 1972}), aspectos importantes para que esta construya una ventaja competitiva (^{Baden-Fuller, 1995}) a través de la gestión para la innovación, la cual se realiza mediante directrices corporativas y personas (^{Nadler & Tushman, 1980}).

Las organizaciones son efectivas si sus componentes se estructuran y administran de manera consistente mediante la aplicación de estrategias coherentes y de acuerdo con el entorno en que compiten. Además, deben exhibir congruencia entre las partes que las componen y las actividades necesarias para la implementación de la estrategia. Según la teoría contingente de las empresas, desarrollada por ^{Nadler y Tushman (1997)}, una adecuada gestión para la innovación requiere una búsqueda constante de la congruencia de las partes que la componen, lo que permite el diseño y la conformación de una firma competitiva.

Desde esta perspectiva, la medición de las TICs debería concebirse como un sistema organizacional que posibilite el cumplimiento de los objetivos para la innovación trazados en la organización. Esto implicaría que, para cada capacidad, es necesario construir una organización congruente en todas sus dimensiones; por ejemplo, para medir la capacidad de investigación, será necesario analizar sus cuatro elementos: formales (ƒ), informales (i), tecnológicos (t) y humanos (h) (figura 1).

Fuente: Adaptada de ^{Nadler y Tushman (1997)}

Figura 1 Modelo de comportamiento organizacional 

Comprender los elementos que generan ventajas competitivas en los sistemas sectoriales de innovación localizada (^{Chang & Chen, 2004}), como algunos AKIS, está estrechamente relacionado con las funciones de innovación asociadas a las TICs y requiere de un análisis desde una perspectiva integral. Esto resulta necesario para comprender e identificar los fenómenos que obstaculizan la innovación, las brechas que no permiten internalizar los cambios estructurales y sistémicos y que derivan en una baja adopción de tecnologías (^{Kuijpers & Swinnen, 2016}). Algunos autores señalan que las metodologías de medición existentes no permiten comprender el carácter dinámico y sistémico de las capacidades, dado que carecen de integración de variables, no tienen en cuenta características de las empresas como el tamaño y la ubicación geográfica, y caracterizan los tipos de firmas desde un enfoque lineal y estático, como ocurre en la literatura de la innovación organizacional (^{Camisón & Villar-López, 2014}; ^{Robledo et al., 2010}; ^{Sher & Yang, 2005}; ^{Wang et al., 2008}; ^{Yam et al., 2004}). La medición de las TICs en los AKIS contribuirá a diagnosticar el estado actual de las TICs y las brechas tecnológicas existentes en el sistema, lo que puede evidenciar las dificultades para el establecimiento de redes a nivel local, la transferencia de conocimiento entre los agricultores y los demás actores del sistema (^{Labarthe & Moumouni, 2008}; ^{Nagel & Von der Heiden, 2004}; ^{Nieuwenhuis, 2002}), la exploración de conocimiento externo y la combinación de habilidades y rutinas (^{Gielen et al., 2003}; ^{Klerkx et al., 2012}).

De acuerdo con lo anterior, el objetivo del presente estudio fue medir las TICs de los AKIS de aguacate y de café. Para ello, se realizó un muestreo estratificado de 254 organizaciones en el Sistema de Conocimiento e Innovación Agrícola del Café (CAKIS, por su sigla en inglés) y 74 organizaciones en el Sistema de Conocimiento e Innovación Agrícola del Aguacate (AAKIS, por su sigla en inglés) en el departamento de Antioquia (Colombia), mediante un sistema de variables que asocia las TICs a un modelo de comportamiento organizacional propuesto por Nadler y Tushman (¹⁹⁸⁰, ¹⁹⁹⁷).

Las hipótesis de estudio fueron las siguientes: a) asociar las TICs con las dimensiones de un modelo de comportamiento organizacional, facilitará desarrollar un sistema de variables que permita medir los niveles de las TICs relacionadas a las funciones de innovación de las firmas en los AKIS; b) la medición del nivel de las TICs y sus variaciones dinámicas en el tiempo, facilitan la comprensión de los procesos de innovación en los AKIS, a partir de la identificación de las brechas existentes entre los niveles de las TICs y las funciones habilitadoras de un sistema de innovación (generación, difusión y uso de conocimiento y tecnología); y c) existe una fuerte correlación entre las funciones habilitadoras (generación, difusión y uso de conocimiento y tecnología) en el AAKIS y el CAKIS.

Materiales y métodos

La metodología utilizada para medir las TICs en los AKIS estudiados comprendió cuatro etapas (figura 2). En la primera etapa, se construyó el sistema de variables con el fin de identificar la información más relevante sobre las TICs de las firmas que componen el AAKIS y el CAKIS, con base en la relación existente entre las TICs y las dimensiones del modelo de la propuesta de ^{Nadler y Tushman (1997)}. Para cuantificar cada una de las TICs, se utilizó la escala Likert (^{Robledo et al., 2010}; ^{Wang et al., 2008}; ^{Yam et al., 2004}). Las capacidades se clasificaron según las categorías propuestas por Lall (¹⁹⁹², ²⁰⁰¹) en avanzadas, intermedias y básicas.

Fuente: Elaboración propia

Figura 2 Metodología para la medición de las TICs en los AKIS 

La segunda etapa consistió en validar el sistema de variables y la métrica utilizada por medio de la prueba alfa de Cronbach, junto con la validación de expertos, a fin de examinar la solidez conceptual, teórica y procedimental de la propuesta y la factibilidad de obtener resultados exitosos.

La tercera etapa consistió en recolectar los datos para medir el nivel de las TICs en el AAKIS y el CAKIS analizados. Para ello, se construyó un instrumento y se realizó una búsqueda de fuentes primarias por medio de entrevistas con las firmas más representativas de los AKIS. Además, se utilizaron fuentes secundarias de información estructurada en bases de datos científicas especializadas, para identificar las relaciones entre los actores que conforman cada uno de los sistemas. Luego, se aplicó el sistema de variables a través de encuestas semiestructuradas definidas por muestreo estratificado para poblaciones finitas a las firmas que componen el CAKIS y el AAKIS. Posteriormente, se analizaron cuantitativamente los niveles de las TICs. La muestra se determinó teniendo en cuenta los actores que conforman los eslabones de las cadenas de producción agrícola de aguacate y café, y las instituciones públicas y privadas que se relacionan con los sistemas.

Por último, en la cuarta etapa se realizó el análisis estadístico descriptivo y multivariado de los datos recolectados. El análisis multivariado se hizo mediante el coeficiente de correlación de Pearson, un índice que mide la fuerza de la relación lineal entre las variables evaluadas. Los análisis estadísticos permitieron identificar las características de las firmas que componen los AKIS en estudio, a partir de la evolución y la acumulación de las TICs en los periodos observados. Asimismo, fue posible determinar cuáles TICs han exhibido un pobre desarrollo de acumulación o desacumulación.

Resultados y discusión

Como resultado de esta investigación, se diseñó un sistema de variables para medir las TICs en el CAKIS y el AAKIS. A partir de este sistema, se analizaron los cambios en la acumulación o desacumulación de las TICs en los años 2008, 2013 y 2018.

Diseño del sistema de variables

Para estimar las TICs de las firmas que componen el AAKIS y el CAKIS en Antioquia, se diseñó un sistema de variables que asoció las TICs al modelo de comportamiento organizacional. Una implicación importante de la hipótesis de congruencia es que para el diagnóstico de problemas organizacionales es necesario describir el sistema, identificar los problemas y determinar las causas, a fin de desarrollar configuraciones entre los componentes claves para obtener la mejor congruencia en la organización (^{Nadler & Tushman, 1980}).

Desde esta perspectiva, las firmas con capacidad de mercadear innovaciones, por ejemplo, tendrán que desarrollar una estrategia conjunta con sus sistemas tecnológicos (tareas/tecnología), sus recursos humanos (personal) y su organización formal e informal, para mercadear sus nuevos productos o servicios y alcanzar los objetivos de innovación propuestos por la firma. Este razonamiento se empleó para cada una de las TICs medidas en los AKIS estudiados.

El sistema de variables se alimentó con las características más representativas (tamaño, ubicación, relacionamiento, etc.) de las firmas, lo que permitió clasificarlas y caracterizarlas según su funcion de innovación en generación, difusión o uso. Posteriormente, se evaluó cada TICs desde las dimensiones organizacionales. El sistema contó con 59 variables distribuidas de las siguientes dimensiones: 22 preguntas en organización formal, 13 en organización informal, 13 en recurso humano y 11 en tecnología. La encuesta (tabla 1) y la recolección de los datos se realizaron en tres momentos específicos (2008, 2013 y 2018) y utilizaron la escala de Likert.

Tabla 1 Preguntas del sistema de variables 

Fuente: Elaboración propia

Luego, se relacionaron las variables y las dimensiones con cada capacidad para cuantificar su valor promedio y, mediante una parametrización, estimar su nivel. Los niveles se establecieron entre 0 y 9, según la propuesta de ^{Lall (1992)}; por ejemplo, las TICs avanzadas corresponden a un valor numérico entre 6-9, las TICs intermedias están entre 3-6 y las TICs básicas entre 0-3. En la tabla 2 se presenta un ejemplo de algunas variables del sistema para la medición de TICs y su relación con los componentes organizacionales.

Tabla 2 Relación entre funciones, TICs y componentes organizacionales 

^Nota.f: dimensión de organización formal; i: dimensión organización informal; t: dimensión tecnológica; h: dimensión de recurso humano.

Fuente: Elaboración propia

Así, se identificó el nivel de cada una de las capacidades de investigación, desarrollo, difusión, vinculación, apropiación y mercadeo, y se deteminó la evolución de cada TICs de las firmas estudiadas, para conocer las dinámicas y la conformación de los sistemas evaluados. Los datos recolectados se confrontaron con información general de los AKIS. La prueba alfa de Cronbach arrojó un valor calculado de 0,8 que permite concluir que el sistema de variables es confiable y la escala de medida es aceptable. De esta manera, se puede afirmar que la medición de las TICs relacionadas con las funciones de innovación de los actores que componen los AKIS se facilita mediante un sistema de variables que asocia las TICs con las dimensiones de un modelo de comportamiento organizacional.

Medición del nivel de las TICs en los AKIS

En el AAKIS, el sistema de variables fue aplicado a 74 firmas, con un 95 % de confianza y un porcentaje de error calculado del 10,8 %. Por su parte, en el CAKIS, el sistema se aplicó a 256 firmas, con un 95 % de confianza y un porcentaje de error calculado del 6,7 %. Los primeros hallazgos señalan que, en las firmas del AAKIS, el 73 % de las TICs son básicas, el 17 % son intermedias y el 10 % son avanzadas (figura 3). Además, las TICs presentaron las siguientes variaciones porcentuales en el periodo evaluado: investigación (-6,8 %), desarrollo (-5,80 %), difusión (-1,9 %), vinculación (5,6 %), apropiación (0,4 %) y mercado (-4,3 %).

Fuente: Elaboración propia

Figura 3 Medición de las TICs en el AAKIS 

En las firmas del CAKIS, se notó que las TICs se caracterizan por ser básicas y presentan incrementos poco representativos en los periodos evaluados (figura 4). El incremento porcentual de cada TIC fue: investigación (0,4 %), desarrollo (0 %), difusión (2,0 %), vinculación (3,0 %), apropiación (5,9 %) y mercadeo (2,7 %).

Fuente: Elaboración propia

Figura 4 Medición de las TICs en el CAKIS 

Análisis descriptivo y multivariado de las TICs

Los resultados del análisis descriptivo para cada una de las TICs en el AAKIS y el CAKIS se resumen en la tabla 3.

Tabla 3 Resumen del análisis estadístico de las TICs en el AAKIS y el CAKIS 

^Nota:ninguno de los valores de sesgo estandarizado y curtosis estandarizada se encontraron entre -2 y +2, lo que permite concluir que los datos de la muestra no vienen de una distribución normal.

Fuente: Elaboración propia a partir del software Statgraphics Centurion XVI

Se observó un alto coeficiente de variación (tabla 3), lo que refleja una gran dispersión en los datos. Fue necesario mostrar la información en gráficos de caja y bigotes (figuras 5 y 6) para ilustrar el comportamiento de la nube de puntos y detectar los datos atípicos. En las figuras se evidencia que para cada una de las TICs existen varios outliers, los cuales representan las firmas de los AKIS con capacidades mucho más avanzadas que el conjunto de datos.

Fuente: Elaboración propia

Figura 5 Gráfico de caja y bigotes para las TICs del AAKIS 

Figura 6 Gráfico de caja y bigotes para las TICs del CAKIS 

En el análisis descriptivo, las muestras no presentaron un comportamiento de distribución normal, por lo que fue necesario transformar los datos para disminuir la asimetría entre estos y realizar los análisis multivariados de correlación múltiple. El análisis multivariado con el coeficiente de correlación de Pearson es un índice que mide la fuerza de la relación lineal entre las variables. En la tabla 4 se muestra el coeficiente de correlación de Pearson para cada una de las TICs en el AAKIS y el CAKIS.

Tabla 4 Coeficiente de correlación de Pearson para las TICs en los AKIS 

Fuente: Elaboración propia a partir de Statgraphics Centurion XVI

Se observó que el AAKIS presenta varias relaciones lineales fuertes entre las variables investigación- desarrollo y apropiación-mercadeo. Por el contrario, en el CAKIS existen varias relaciones lineales fuertes entre las variables investigación-desarrollo y difusión-vinculación (tabla 4). Además, se aprecian varias relaciones lineales de grado medio entre difusión-investigación, desarrollo-difusión, mercadeo-difusión y mercadeo-vinculación. No obstante, esta correlación no es lo suficientemente fuerte para concluir con exactitud que las variables son linealmente dependientes entre sí. Existen varias relaciones lineales débiles que no posibilitan la correlación entre las funciones habilitadoras de los AKIS.

Conclusiones

La medición del nivel de las TICs asociadas a los componentes organizacionales descritos por Nadler y Tushman (¹⁹⁸⁰, ¹⁹⁹⁷) en los AKIS permitió identificar las dinámicas de acumulación de capacidades y analizar las brechas entre las TICs y las funciones habilitadoras de los sistemas evaluados. Las dinámicas de acumulación y desacumulación de las TICs en los AKIS presentan un carácter sistémico, dinámico y emergente, por lo cual se dificulta generar políticas efectivas para mejorar el desempeño de los AKIS, ya que se requiere de modelación y simulación para observar su comportamiento con mayor detalle.

Las TICs del AAKIS se clasifican como básicas, con excepción de la capacidad de vinculación, la cual presenta una correlación fuerte con las funciones de generación y uso. Sin embargo, se evidenció que no hay correlación en la función de difusión, por la baja relación lineal entre las capacidades de vinculación y difusión. Esta es una de las barreras más significativas para la adopción y transferencia de tecnología.

Por otro lado, más del 90 % de las firmas del CAKIS tienen capacidades básicas, lo que dificulta los procesos de adopción y transferencia de tecnología, ya que no satisfacen adecuadamente las necesidades del entorno competitivo. Se evidenció que el 82 % de las organizaciones que constituyen la muestra no realizan labores de mercadeo de sus propios productos. La capacidad básica de apropiación fue la brecha más representativa en los procesos de innovación del CAKIS, ya que no permite la estructuración de la función de uso, lo que genera limitaciones para establecer interacciones eficientes entre las firmas con diferentes funciones en el sistema.

Descargos de responsabilidad

Todos los autores realizaron aportes significativos al documento, están de acuerdo son su publicación y manifiestan que no existen conflictos de interés en el estudio.