Resumen
La ingeniería agroindustrial es una rama de la ingeniería que estudia el aprovechamiento integral de los recursos biológicos para su uso alimentario y no alimentario, dándoles valor agregado por medio de diferentes procesos. El objetivo de este trabajo fue identificar variables clave, priorizar tecnologías, innovaciones, actores, alcanzables y escenarios para la ingeniería agroindustrial a 2035. Se utilizaron métodos y técnicas tales como análisis Pestal, matrices de impacto cruzado (Micmac), matrices traspuestas (Mactor), probabilidades simples, condicionadas positivas y negativas, moda, frecuencia modal y porcentajes de consenso. Entre los resultados más importantes se resalta la identificación de 295 temas como el uso de energías limpias en producción, microencapsulación, fraccionamiento de fluido supercrítico contracorriente, irradiadores uv no térmicos, sonicación, la priorización de tecnologías e innovaciones, tales como la inteligencia artificial, redes convolucionales, algoritmos genéticos, técnicas de lógica difusa con imágenes digitales, mejoramiento de suelos a través de microorganismos y reducción de la contaminación por bioprocesos. Se encontró la participación de 53 expertos de Chile, Perú, México, España y Colombia, 784 justificaciones, 200 problemáticas, 71 variables, 21 drivers, 9 actores, 7 objetivos de futuro, 64 escenarios y la elección de un escenario de apuesta. El uso de los resultados en la consolidación y actualización de proyectos curriculares de ingeniería agroindustrial podría considerar aspectos relacionados con nanotecnología, inteligencia artificial, sostenibilidad, genética, biotecnología y aprovechamiento de residuos, de tal manera que la vigencia de los contenidos este a la par de tecnologías convergentes.
Abend, J. (2002). Innovation Engines. International Publication Patent Number: WO 02/19597 A2. https://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?CC=WO&NR=0219597&KC=&FT=E&locale=en_EP
Agyemang, P., Kwofie, E., & Fabrice, A. (2022). Integrating framework analysis, scenario design, and decision support system for sustainable healthy food system analysis. Journal of Cleaner Production, 372, 133661. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.133661
Albahaca, O., Escalona, I., & Márquez, Z. (2012). Adaptación del programa de Lengua Española de la Universidad Pedagógica (UPEL) al curso de lenguaje y comunicación de la Universidad Lisandro Alvarado (UCLA). Boletín de Lingüística, 24(37-38), 5-27. https://www.redalyc.org/pdf/347/34728454009.pdf
Auvinen, H., Tuominen, A., & Ahlqvist, T. (2012). Towards long‐term foresight for transport: envisioning the Finnish transport system in 2100. Foresight, 14(3), 191-206. https://doi.org/10.1108/14636681211239746
Bootz, J., Michel, S., Pallud, J., & Monti, R. (2022). Possible changes of Industry 4.0 in 2030 in the face of uberization: Results of a participatory and systemic foresight study. Technological Forecasting and Social Change, 184, 121962. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121962
Castelló-Tarrega, M., & Callejo, J. (2000). La prospectiva tecnológica y sus métodos. Observatorio de Prospectiva Científica y Tecnológica de Argentina SeTCIP. http://www.oocities.org/es/derviscorro/plan/05.pdf
Celiktas, M. S., & Kocar, G. (2010). Hydrogen is not an utopia for Turkey. International Journal of Hydrogen Energy, 35(1), 9-18. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2009.10.067
Céspedes, T., González, J., & Linares, G. (2020). Quality Management System based on ICACIT accreditation criteria and its impact on the teaching performance of the Agroindustrial Engineering program. 18th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education, and Technology. https://laccei.org/LACCEI2020-VirtualEdition/full_papers/FP255.pdf
Cuhls, K. (2001). Foresight with Delphi surveys in Japan. Technology Analysis and Strategic Management, 13(4), 555-569. https://doi.org/10.1080/09537320127287
Dalkey, N., & Helmer, O. (1951). The use of experts for the estimation of bombing requirements: A project Delphi experiment. Santa Monica, Estados Unidos: RAND Corporation.
DeSouza, N., Van der Lugt, A., Deroose, C., Bayarri, A., Bidaut, L., Fournier, L., Costaridou, L., Lager, D., Kotter, E., Smits, M., Mayerhoefer, M., Boellaard, R., Caroli, A., Oei, L., Kunz, W., Oei, W., Lecouvet, F., Franca, M., Loewe, C., Lopci, E., (…) Zahlmann, G. (2022). Standardised lesión segmentation for imaging biomarker quantitation: a consensus recommendation from ESR and EORTC. Insights into Imaging, 13, 159. https://doi.org/10.1186/s13244-022-01287-4
Drew, S. (2006). Building technology foresight: using scenarios to embrace innovation. European Journal of Innovation Management, 9(3), 241-257. https://doi.org/10.1108/14601060610678121
Fehr, A., Seeling, S., Hornbacher, A., Thißen, M., Bogaert, P., Delnord, M., Lyons, R., Tijhuis, M., Achterberg, P., & Ziese, T. (2022). Prioritizing health information for national health reporting - a Delphi study of the Joint Action on Health Information (InfAct). Archives of Public Health, 80, 25. https://doi.org/10.1186/s13690-021-00760-8
Figueroa, G. A., Montilla, M. A., & Melo, R. M. (2012). Método DELPHI: aplicaciones y posibilidades en la gestión prospectiva de la investigación y desarrollo. Revista Venezolana de Análisis de Coyuntura, 18(1), 41-52. https://www.redalyc.org/pdf/364/36424414003.pdf
Galindo, M., Aldaz, N., Contreras, C., Saldierna, G., & Almendarez, S. (2021). Articulación territorial de la gestión de plaguicidas en el marco de la protección fitosanitaria. El caso del valle agrícola de Rioverde y Ciudad Fernández, San Luis Potosí. Investigaciones Geográficas, 106. https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-46112021000300107
García-Herrero, L., Brenes-Peralta, L., Leschi, F., & Vittuari, M. (2022). Integrating Life Cycle Thinking in a policy decision tool: Its application in the pineapple production in Dominican Republic. Journal of Cleaner Production, 360. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.132094
Godet, M., & Monti, R. (1997). Manuel de prospective stratégique. París: Dunod.
Graham, G., Mehmood, R., & Coles, E. (2015). Exploring future cityscapes through urban logistics prototyping: a technical viewpoint. Supply Chain Management, 20(3), 341-352. https://doi.org/10.1108/SCM-05-2014-0169
Gordon, T. J., & Helmer, O. (1964). Report on a long-range forecasting study. Santa Monica, Estados Unidos: Rand Corporation.
Haan, F., Boon, W., Amaratunga, C., & Dondorp, A. (2022). Expert perspectives on the introduction of Triple Artemisinin-based Combination Therapies (TACTs) in Southeast Asia: a Delphi study. BMC Public Health, 22(864). https://doi.org/10.1186/s12889-022-13212-x
Honorato, C. P. (2020). Temperature simulation and control in refrigerated storage chambers for fruit. Procedia Manufacturing. 42, 35-40. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.02.021
Honorato, C. P. (2021). Temperature simulation and control for lab-scale convection dehydrators. Procedia Computer Science, 180, 922-934. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.343
Jayyousi, O., & Aldhmour, F. (2022). Re-imagining the Futures of University: Foresight for Higher Education Using Innovation Labs Learning Space. International Conference on Business and Technology. https://www.springerprofessional.de/en/re-imagining-the-futures-of-university-foresight-for-higher-educ/23260498
Kushnarenko, T., Shumilin, P., Yuryeva, O., Medvedskaya, T., & Zaporozceva, E. (2020). Accounting management model of agribusiness: engineering tools for accounting and analysis. E3S Web of Conferences, 164(1),06037. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202016406037
Lipsor. (2021). Programas y métodos de Prospectiva. http://es.laprospective.fr/Metodos-de-prospectiva/Los-programas/67-Micmac.html 2021
Lente, H., & Peters, P. (2022). The future as aesthetic experience: imagination and engagement in future studies. European Journal of Futures Research, 10(16). https://doi.org/10.1186/s40309-022-00204-8
Lu, Y., Liu, C., Yu, D., Wells, Y. (2022). Conditions required to ensure successful detection and management of mild cognitive impairment in primary care: A Delphi consultation study in China. Frontiers in Public Health, 10. https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.943964
Luoma, P., Penttinen, E., Tapio, P., & Toppienen, A. (2022). Future images of data in circular economy for textiles. Technological Forecasting and Social Change, 182. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121859
Nazarko, J., Radziszewski, P., Dębkowska, K., Ejdys, J., Gudanowska, A., Halicka, K., ... & Vilutienė, T. (2015). Foresight study of road pavement technologies. Procedia Engineering, 122, 129-136. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2015.10.016
Neumann, D., Tiberius, V., & Biendarra, F. (2022). Adopting wearables to customize health insurance contributions: a ranking-type Delphi. BMC Medical Informatics and Decision Making, 22(112). https://doi.org/10.1186/s12911-022-01851-4
Palacio, J., Zarta, R., Rios, A., & Zartha, J. (2016). Estudio de Prospectiva: Aplicación del método Delphi en Cafés Especiales en Colombia al 2025. Revista Espacios, 37(14). https://www.revistaespacios.com/a16v37n14/16371407.html
Rabi, A., & Caneppele, F. (2018). Numerical methods to biosystems and food engineering students: Hands‐on practices and cross‐disciplinary integration. Computer Applications in Engineering Education, 26(5), 1120-1133. https://doi.org/10.1002/cae.21933
Reguant, A., & Torrado, M. (2016). El método Delphi. REIRE. Revista d’innovació i Recerca En Educació, 9(1). https://revistes.ub.edu/index.php/REIRE/article/view/reire2016.9.1916
Spaniol, M., & Rowland, N. (2022). Business ecosystems and the view from the future: The use of corporate foresight by stakeholders of the Ro-Ro shipping ecosystem in the Baltic Sea Region. Technological Forecasting and Social Change, 184. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121966
Steurer, J. (2011). The Delphi Method: an efficient procedure to generate knowledge. Skeletal Radiology, 40, 959 961. https://doi.org/10.1007/s00256-011-1145-z
Schatzmann, J., Schäfer, R., & Eichelbaum, F. (2013). Foresight 2.0-Definition, overview & evaluation. European Journal of Futures Research, 1(1), 1-15. https://doi.org/10.1007/s40309-013-0015-4
Tamanni, L., Indra, I., Syamlan, Y., & Priantina, A. (2022). Islamic social finance and commercial finance: a marriage made in heaven? Journal of Islamic Accounting and Business Research, 13(8), 1216-1233. https://doi.org/10.1108/JIABR-01-2021-0018
Vidal, C. (2017). Lineamientos estratégicos dirigidos a la formación para la investigación en programas de ingeniería. Revista Espacios, 38(30). https://www.revistaespacios.com/a17v38n30/a17v38n30p31.pdf
Westland, H., Page, S., Rijn, M., Aryal, S., Freedland, K., Lee, C., Strömberg, A., Vellone, E., Wiebe, D., Jaarsma, T., & Riegel, B. (2022). Self-care management of bothersome symptoms as recommended by clinicians for patients with a chronic condition: A Delphi study. Heart & Lung, 56, 40-49. https://doi.org/10.1016/j.hrtlng.2022.06.001
González-Yebra, O., Aguilar, M., & Aguilar, F. (2019a). A first approach to the Design Component in the agri-food industry of southern Spain. Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad de Cuyo, 51(1), 125-146. https://revistas.uncu.edu.ar/ojs/index.php/RFCA/article/view/2349
González-Yebra, O., Aguilar, M., & Aguilar, F. (2019b). Is the design a vector to be considered in the agri-food industry? An interprofessional analysis in andalusia (Spain). En F Cavas-Martínez, B Eynard, F Fernández, D Fernández-Pacheco, P Morer & V Nigrelli, Advances on Mechanics, Design Engineering and Manufacturing II (pp. 610-621). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-12346-8
Zartha, J., & Orozco, G. (2008). Estudio de prospectiva académica de la facultad de ingeniería agroindustrial de la universidad pontificia bolivariana al año 2020. Biotecnología en el Sector Agropecuario y Agroindustrial, 6(2). https://revistas.unicauca.edu.co/index.php/biotecnologia/article/view/693
Zartha, J., Halal, W., & Hernández, R. (2019a). Delphi method: analysis of rounds, stakeholder and statistical indicators. Journal Foresight, 21(5). https://doi.org/10.1108/FS-11-2018-0095
Zartha, J., Álvarez, V., Oviedo, J., & Orozco, G. (2019b). Propuesta de Árbol Temático y Tecnológico sobre la Ingeniería agroindustrial como Herramienta para un Estudio de Prospectiva. Formación Universitaria, 12(4), 13-26. https://doi.org/10.4067/S0718-50062019000400013
Zartha, J., Álvarez, R., Palacio, J., Montes, J., Quintal, A., Manrique, J., Oviedo, J., Orozco, G., Hernández, R., & Moreno, J. (2019c). Prospectiva de la Ingeniería Agroindustrial a 2035 - Aplicación del método Delphi como dinamizador de cambios curriculares. 17th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education and Technology. https://www.researchgate.net/publication/335430410_Prospectiva_de_la_Ingenieria_Agroindustrial_a_2035_-_Aplicacion_del_metodo_Delphi_como_dinamizador_de_cambios_curriculares