12/15/2017. Gestión de Conocimiento para la Intensificación Sustentable Teoría, Indicadores, Métricas y Herramientas CADENA DE VALOR AGRÍCOLA

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1 12/15/2017 Gestión de Cncimient para la Intensificación Sustentable Tería, Indicadres, Métricas y Herramientas Jelle Van Ln CADENA DE VALOR AGRÍCOLA EXTENSIONISMO RURAL - Mdels lineales de transferencia - Cncimient científic predminante - La tecnlgía es el prblema principal PRODUCTIVIDAD CNA - Fr Glbal Agralimentari 2017 Puebla - Septiembre 22 Panel IV: Aplicacines de la infrmática, la rbótica, y trs avances de vanguardia en la prducción de aliments Multiplicidad de Actres SISTEMAS DE INNOVACIÓN QUÉ HA PASADO? Gestión de recurss para prducción eficiente y sustentable Mayr us de TICs para acces a mercads y decisines tecnlógicas Intercambi de infrmación es esencial para la cmpetitividad Cnsiderar exigencias del cnsum y manejar la diferenciación de mercads Enfque territrial y multidisciplinari Recuperar cncimient y experiencia lcal Se ha bservad una rientación transferencista ( ), al mens de manera mínimamente cnsistente, (n hay) una visión de la extensión rural relacinada cn la articulación interinstitucinal cn el apy a prcess de innvación rural, cm sugieren diferentes autres (Landini, 2016). QUÉ HA PASADO? QUÉ HA PASADO? La ER en Méxic se ha cnfundid cn prcess de capacitación y AT, ( ) sn esfuerzs disperss y desarticulads, fcalizads en la prductividad y en el prductr cm adptante de la tecnlgía baj un enfque lineal de intervención ( ) Carece de parámetrs de medición iniciales de línea base sbre ls cuales se midan ls efects de ls mdels de extensión implementads (Rendón Medel, Rldán Suárez, Hernández Hernández, & Cadena Íñiguez, 2015). Se detectarn dificultades cn el trabaj grupal/asciativ, us de tecnlgías inaprpiadas, y prblemas para cmercializar (Landini, 2016b) 1

2 EMERGENCIA 12/15/2017 INDIVIDUALIDAD El sistema es multinivel y cada nivel está cmpuest de actres autónms que adaptan su cmprtamient de manera individual, en alguns cass en prcess lineales INTERDEPENDENCIA Relacines de dependencia lineales y n-lineales entre niveles y actres SISTEMAS COMPLEJOS HETEROGENEIDAD Diversidad significativa entre actres de cada nivel que determina dinámicas particulares del sistema EMERGENCIA Fenómens emergentes y patrnes clectivs difíciles de predecir a partir de cmprtamients/ decisines individuales EL RETO DEL EQUILIBRIO: SISTEMAS DE INNOVACIÓN EFECTIVOS y EFICIENTES Adaptación Sectr Públic Clectiv HETEROGENEIDAD Redes Redes y rg.scial Adaptación Planeación Sectr Privad INTERDEPENDENCIA Privad Públic Planeación Tecnlgías Tecnlgías Individual INDIVIDUALIDAD (Hammnd, 2009) EL RETO DEL EQUILIBRIO: SISTEMAS DE INNOVACIÓN EFECTIVOS y EFICIENTES Sectr Públic Clectiv Planeación Redes Redes y rg. scial Tecnlgías Adaptación Individual Sectr Privad Slucines agríclas integrales Frmación relevante de capacidades Investigación participativa y prcess tecnlógics cntextualizads Gestión de inequidades entre actres y niveles Mejra de la capacidad del sistema para respnder al cambi Fcalización de prductres para vinculación cn mercads Prducción Agrícla - Prductres - Técnics - Insums - Organizacines Autcnsum/ Cmercialización - Empresa privada - Mercads lcales - Cnsum privad SISTEMA DE INNOVACIÓN nd Sustentabilidad: Prductividad - Resiliencia - Inclusión Recurss Naturales Investigación - Universidades - Centrs de Investigación (públics y privads) Gbiern y Plíticas Publicas - Gbierns lcales - Agencias - Prgramas EL MODELO DEL HUB COMO NODO DE INNOVACION 2

3 12/15/2017 Cuáles sn las bjetivs principales? Apyar prcess de tma de decisión en función de la intensificación sustentable: Prductres Técnics Actres lcales Mnitrear actividades y evaluar resultads específics de implementación de pryects Medir innvación, sustentabilidad e impacts de larg plaz/investigación sbre el mdel Asegurar el aprendizaje y la incrpración de leccines en ls prcess Parcela Sistema Reginal Agregad Marc Multidimensinal: MEAL* TEORÍA DE CAMBIO E INDICADORES Medibles/accinables CAPTURA Móvil y en tiemp real ANÁLISIS Descriptiv, diagnóstic, predictiv, prescriptiv DIFUSIÓN Al prductr y al dnante APRENDIZAJE Evaluación de impact y sistematización TEORÍA DE CAMBIO E INDICADORES Medibles/accinables DASHBOARD EN TIEMPO REAL - Indicadres cualitativs y cuantitativs - Fuentes primarias y secundarias - Métds de triangulación y medición validada - Indicadres cualitativs y cuantitativs - Fuentes primarias y secundarias - Métds de triangulación y medición validada 3

4 Utilidad ($/ha) Valr 12/15/2017 Bitácra Electrónica de Camp GeODK Fuentes secundarias: EMAs, análisis de suels, etc. Herramienta de mnitre de dats: Visualización en tiemp real CAPTURA E LIMPIEZA DE DATOS Móvil y en tiemp real Qué pasó? Descriptiva ANALISIS DIMENSIONAL Cóm pasó? de diagnóstic Qué querems que pase? Reflexiva Qué puede pasar? Predictiva Cóm hacer que pase l que querems? Prescriptiva Dificultad *Adapted frm Gartner (2015). Región Mixteca -> Labres culturales p-v Región Frailesca Regin cultiv Frailesca de maíz para gran I I I I T T T I T T I T T I I I T T I T Rendimient de gran de maíz (t/ha) Parcela innvación Parcela testig Región Frailesca cultiv de maíz para gran Análisis de Redes Rendimient de gran de maíz (t/ha) Csts de Prducción (t/ha) Utilidad ($/ha) ,991 11,760 En clabración cn la Universidad de Chaping (Méxic) 4

5 9 prductres Innvación = 30% Rendimient = 5.4 t/ha 0 prductres Utilidad ($/ha) 2 prductres T Innvación = 27% Rendimient = 5.5 t/ha I T T T T T T I I T T I T I 12/15/ I I I Investigación sbre el mdel del HUB Fcalización y entendimient de la red Seleccinar a un buen prductr pr su nivel de innvación y prque tiene alt rendimient. Per ese prductr n tiene relacines sciales cn trs prductres. Buen prductr Innvación = 54% Rendimient = 5.9 t/ha El prductr n transmite ls cncimients. Ineficiencia del us de ls recurss públics. Cn cncimient y análisis de la Red de Innvación se seleccina a un prductr prmedi pr su nivel de innvación, rendimient y pr su cnectividad cn trs prductres. Prductr prmedi Innvación = 34% Rendimient = 3 t/ha El prductr transmite sus cncimients a 11 prductres. Eficiencia del us de ls recurss públics. Alcanza mayr cbertura de ls servicis de ATyC. Mayr impact. predictiva para pequeñs prductres Qué más hacems cn dats bservacinales agregads? CLUSTERING: clima, suel, practicas agr., - Escenaris para tma de decisión pr clúster * Surce: BEM análisis - Encntrar semillas adecuadas pr clúster * Surce: Hw Farmers Business Netwrk brings the wisdm f crwds t planting crn. Whashingtn Pst * Surce: BEM analysis - Benchmarking Regin Frailesca Rendimient de gran de maíz (t/ha) I I * Surce: BEM analysis Visualizar impact y Mdels de Negcis Identificar znas criticas / de prtunidad Infrmación para prveedres de servicis de maquinaria agrícla Mejrar tiemp vida útil cn mantenimient en tiemp y refaccines adecuadas DIFUSIÓN Visualización y Divulgación al prductr y al dnante Cnservatin Earth MasAgr Mvil Clima Preci 5

6 12/15/2017 Gestión de dats para Mecanización Inteligente Mas tecnlgía en maquina expendedra que en una sembradra de grans!! Frtalecer cncimient tradicinal cn análisis para una agricultura de precisión Pequeñ terren per gran cntrl y alta prductividad Incrprar alta tecnlgía a precis aceptables Basad en tecnlgía NDVI: Fertilización variable en tiemp real (MasAgr GreenSat Greenseeker) Oprtunidades: Mnitre cntinu cn drnes / mini-rbts Thank yu fr yur interest! Pht Credits (tp left t bttm right): Julia Cumes/CIMMYT, Awais Yaqub/CIMMYT, CIMMYT archives, Marcel Ortiz/CIMMYT, David Hansen/University f Minnesta, CIMMYT archives, CIMMYT archives (maize), Ranak Martin/CIMMYT, CIMMYT archives. 6