Análisis de decisiones estratégicas para la producción sostenible de café (coffea arabica) en la Cooperativa Agraria Industrial "Naranjillo",Tingo María,2015 - Flores Leiva, Tomas Manuel (2018)
Análisis de las decisiones estratégicas para la producción sostenible de Café (Coffea arabica) en la Cooperativa Agraria Industrial “Naranjillo”, Tingo María, 2015. El objeto del estudio, fue el análisis de la toma de decisiones estratégicas en sus dimensiones social, económica y ambiental de la producción sostenible del café en la Cooperativa Agraria Industrial Naranjillo Ltda. de Tingo María (COOPAIN), a nivel de la organización y del socio productor para sugerir medidas y corregir el impacto negativo y ser más competitivos en la producción sostenible de café. El tipo de investigación fue no experimental, descriptiva transversal; se aplicó una encuesta a una muestra de 134 socios productores de café orgánico, de 17 localidades del ámbito de la COOPAIN, donde se analizó la dimensión social (7 componentes), la dimensión económica (9 componentes) y dimensión ambiental (7 componentes). A la COOPAIN se realizó el diagnóstico situacional, el análisis PEST, el análisis de 5 fuerzas de Michael Porter, los análisis FODA y CAME. A los socios productores, se realizó el análisis de las dimensiones social, económica y ambiental. Asimismo; se realizó el análisis factorial, de reducción de la dimensionalidad de los datos, para determinar grupos homogéneos capaz de explicar el máximo de información contenida en los datos, el análisis de conglomerado multivariante o clúster para agrupar componentes tratando de lograr la máxima homogeneidad en cada grupo y la mayor diferencia entre los grupos y finalmente, el análisis de correspondencias simple (ACS), para evaluar las relaciones existentes entre dos variables. El estudio ofrece como aporte, un enfoque holístico que se presenta más adecuado para tratar fenómenos de naturaleza compleja; como es el caso de la producción sostenible del café, que está más allá del enfoque lineal productivista, de análisis de tipo reduccionista; por lo tanto, es la herramienta más estructurada y lógica para estudiar fenómenos de naturaleza compleja que involucra factores de tipo concurrente y aún no muy conocidos. Igualmente, perfila la aplicación del Big data y la Inteligencia artificial a la agricultura para la mejora de la toma de decisiones en la producción sostenible del café.