Introducción
⌅La
agroindustria azucarera ocupa un lugar estratégico en la economía
mundial. La caña de azúcar se cultiva en aproximadamente 26 millones de
hectáreas y genera en torno a 1.900 millones de toneladas de biomasa
fresca al año, representando más del 80% de la producción global de
azúcar y generando medios de vida directos e indirectos para más de 100
millones de personas en 120 países (Ungureanu et al., 2022Ungureanu,
N., Vlăduț, V., & Biriș, S. Ș. (2022). Sustainable valorization of
waste and by-products from sugarcane processing. Sustainability, 14(17), 11089. https://doi.org/10.3390/su141711089
). Su valor de mercado superó los 56.000 millones
de dólares en 2022, y su cadena de valor integra desde la producción
primaria hasta la elaboración de subproductos de alto valor, bagazo,
melaza, vinaza, cachaza, con creciente potencial para la bioeconomía
circular (Voora et al., 2023Voora, V., Bermúdez, S., Le, H., Larrea, C., & Luna, E. (2023). Global market report: Sugar cane prices and sustainability. International Institute for Sustainable Development. https://www.iisd.org/publications/report/2023-global-market-report-sugar-cane
; Aita et al., 2024Aita,
G., Bhatnagar, D., Bruni, G., Deliberto, M., Eggleston, G., Finger, A.,
Gravois, K., Isied, M., Judice, W., & Klasson, K. (2024). Creating a
bio‐based circular economy from Louisiana sugarcane byproducts. Agricultural & Environmental Letters, 9(2), e20140. https://doi.org/10.1002/ael2.20140
). Sin embargo, estas cadenas se clasifican como
complejas al articular productores, actores públicos y privados,
industrias, reguladores, comercializadores y consumidores (clientes
finales de la cadena), elemento que evidencia la alta interdependencia
entre eslabones como sistema sociotécnico, donde la gobernanza
colaborativa y la coordinación entre grupos de interés condicionan su
desempeño y sostenibilidad (Hung et al., 2024Hung, T. H., Nguyen, H. T., & Le, P. Q. (2024). Sustainability of the sugar value chain: An emerging country perspective. Research on World Agricultural Economy, 5(4), 1419. https://doi.org/10.36956/rwae.v5i4.1419
; Shirkoohi & Mohiuddin, 2025Shirkoohi,
S. M., & Mohiuddin, M. (2025). Developing sustainable global value
chain: Role of multi-stakeholder collaborations and digitalization. Cleaner Logistics and Supply Chain, 17, 100271. https://doi.org/10.1016/j.clscn.2025.100271
).
Ahora bien, el paradigma de la triple
línea base (económica, social y ambiental) se reconoce como el marco de
referencia para gestionar el desempeño de las cadenas de valor en
función de la sostenibilidad agroindustrial (Elkington, 1994Elkington, J. (1994). Towards the sustainable corporation: Win-win-win business strategies for sustainable development. California Management Review, 36(2), 90-100. https://doi.org/10.2307/41165746
; Neri et al., 2021Neri,
A., Cagno, E., Lepri, M., & Trianni, A. (2021). A triple bottom
line balanced set of key performance indicators to measure the
sustainability performance of industrial supply chains. Sustainable Production and Consumption, 26, 648-691. https://doi.org/10.1016/j.spc.2020.12.035
; Morales Armas et al., 2023Morales
Armas, O., Romay Sosa, Y., & Rodríguez Torres, E. (2023). La
exportación de la cúrcuma fresca para el desarrollo nacional de la
economía cubana. Universidad & Ciencia, 12(2), 15-29. https://revistas.unica.cu/index.php/uciencia/article/view/2486
). De Carvalho et al. (2022)De
Carvalho, M. I., Relvas, S., & Barbosa-Póvoa, A. P. (2022). A
roadmap for sustainability performance assessment in the context of
agri-food supply chain. Sustainable Production and Consumption, 34, 565-585. https://doi.org/10.1016/j.spc.2022.10.004
& Menéndez et al. (2024)Menéndez
i Molist, A., Kallas, Z., & Guadarrama Fuentes, O. V. (2024).
Assessing the downstream and upstream preferences of stakeholders for
sustainability attributes in the tomato value chain. Sustainability, 16(6), 2505. https://doi.org/10.3390/su16062505
destacan la importancia del análisis integrado de
estas tres dimensiones de la sostenibilidad, junto con el análisis de
grupos de interés y su mapeo para representar sus interacciones, donde
destacan la necesidad del cambio de estrategias con un enfoque en la
transformación sostenible de sistemas agroindustriales complejos. No
obstante, en economías planificadas o en transición (como es el caso de
Cuba), donde el Estado concentra la propiedad y la regulación de los
medios de producción, la gobernanza de estas cadenas adquiere rasgos
particulares que requieren marcos analíticos específicamente adaptados a
su estructura institucional.
De esta manera, el análisis de los
grupos de interés se ha convertido en una herramienta clave para la
gestión de sistemas agroindustriales complejos. La teoría de los stakeholders, formulada por Freeman (1984)Freeman, R. E. (1984). Strategic management: A stakeholder approach. Pitman.
y actualizada en sus fundamentos por Bridoux & Stoelhorst (2022)Bridoux, F., & Stoelhorst, J. W. (2022). Stakeholder theory, strategy, and organization: Past, present, and future. Strategic Organization, 20(4), 797-808. https://doi.org/10.1177/14761270221127628
, plantea que la creación sostenible de valor
depende de la calidad de las relaciones que una organización (o un
sistema de organizaciones) establece con todos los actores que influyen o
se ven afectados por sus decisiones. Esta perspectiva ha trascendido el
ámbito empresarial y hoy se aplica también al estudio de sistemas
agroalimentarios, redes de abastecimiento y cadenas de valor (Coral & Mithöfer, 2022Coral,
C., & Mithöfer, D. (2022). Contemporary narratives about
asymmetries in responsibility in global agri-food value chains: The case
of the Ecuadorian stakeholders in the banana value chain. Agriculture and Human Values, 40(1), 279-294. https://doi.org/10.1007/s10460-022-10405-3
).
Según Wood et al. (2021)Wood,
D. J., Mitchell, R. K., Agle, B. R., & Bryan, L. M. (2021).
Stakeholder identification and salience after 20 years: Progress,
problems, and prospects. Business & Society, 60(1), 196-245. https://doi.org/10.1177/0007650318816522
, plantea en su Teoría de la Saliencia, que los
actores con mayor poder, legitimidad y urgencia ocupan una posición
privilegiada para incidir en las decisiones estratégicas de la cadena.
Esta tipología dinámica que distingue desde actores latentes hasta
actores definitivos, ha sido validada en ámbitos de salud, medio
ambiente y organizaciones (Kapiriri & Razavi, 2021Kapiriri,
L., & Razavi, S. D. (2021). Salient stakeholders: Using the
salience stakeholder model to assess stakeholders' influence in
healthcare priority setting. Health Policy Open, 2, 100048. https://doi.org/10.1016/j.hpopen.2021.100048
; Raha et al., 2022). Su aplicación en las cadenas
agroindustriales permite reconocer no solo actores con mayor capacidad
de influencia, sino también como sus atributos se transforman frente a
factores externos como crisis productivas, reformas regulatorias o la
volatilidad de los mercados (Raum & Rawlings-Sanaei, 2022Raum, S., & Rawlings-Sanaei, F. (2022). WCM: A web content-based method of stakeholder analysis. MethodsX, 9, 101635. https://doi.org/10.1016/j.mex.2022.101635
; Bakare et al., 2024Bakare,
H. A., Opele, A. M., & Ojo, O. A. (2024). Stakeholder mapping and
analysis of off-site construction projects: Utilizing a power-interest
matrix and the fuzzy logic theory. Buildings, 14(9), 2865. https://doi.org/10.3390/buildings14092865
).
En este sentido, la gobernanza
colaborativa multi-actores ha cobrado importancia para enfrentar los
retos de la sostenibilidad, mediante la integración, coordinación y
colaboración entre ellos. Esta perspectiva reconoce que la coordinación
efectiva entre actores diverso, con intereses divergentes pero objetivos
estratégicos parcialmente compartidos, constituye un requisito para la
transformación sistémica y sostenible de las cadenas de valor (Shirkoohi & Mohiuddin, 2025Shirkoohi,
S. M., & Mohiuddin, M. (2025). Developing sustainable global value
chain: Role of multi-stakeholder collaborations and digitalization. Cleaner Logistics and Supply Chain, 17, 100271. https://doi.org/10.1016/j.clscn.2025.100271
; Beyers, 2024Beyers, F. (2024). Collaborative governance and personal relationships for sustainability transformation in the textile sector. Scientific Reports, 14, 13342. https://doi.org/10.1038/s41598-024-64373-1
; Ulibarri et al., 2023Ulibarri,
N., Imperial, M. T., Siddiki, S., & Henderson, H. (2023). Drivers
and dynamics of collaborative governance in environmental management. Environmental Management, 71(5), 1026-1041. https://doi.org/10.1007/s00267-022-01769-7
). Sin embargo, limitarse a identificar a los
actores de forma estática resulta insuficiente si no se acompaña de un
análisis dinámico de sus posiciones, niveles de influencias y puntos de
convergencia en torno a objetivos estratégicos definidos. Lo anterior
muestra la necesidad de contar con herramientas metodológicas capaces de
cuantificar y representar gráficamente la interacción entre actores en
escenarios de alta complejidad institucional.
En respuesta a lo
anterior, la prospectiva estratégica ha desarrollado métodos orientados a
mapear la interacción entre actores en sistemas complejos. Entre ellos,
el método MACTOR (Matriz de Alianzas y Conflictos: Tácticas, Objetivos y
Recomendaciones), impulsado por Michel Godet en el marco de la
prospección estratégica (Godet, 1991). Esta herramienta permite
gestionar de manera sistemática las relaciones de influencia entre
actores, identificar sus posiciones frente a objetivos estratégicos
comunes y detectar zonas de convergencia o conflicto. A diferencia de
los enfoques cualitativos tradicionales, MACTOR incorpora matrices de
influencia/dependencia que facilitan la clasificación objetiva de los
actores según su rol, y genera insumos directamente aplicables a la
formulación de estrategias colaborativas (Darmastuti et al., 2023Darmastuti,
C. S., Tyas, A. S. N., Firdaus, M. I., & Purwoko, D. (2023).
Stakeholder analysis of sustainable wastewater management: A case study
of Bogor, Indonesia. Sustainability, 15(15), 11826. https://doi.org/10.3390/su151511826
).
A su vez, la aplicación del método MACTOR se ha documentado en diversos contextos, desde la gestión de aguas residuales (Darmastuti et al., 2023Darmastuti,
C. S., Tyas, A. S. N., Firdaus, M. I., & Purwoko, D. (2023).
Stakeholder analysis of sustainable wastewater management: A case study
of Bogor, Indonesia. Sustainability, 15(15), 11826. https://doi.org/10.3390/su151511826
), hasta la prospectiva láctea en Colombia (Zartha et al., 2025Zartha,
J. W., Sossa, J. W., & Grass, L. (2025). Sustainable innovation
management model (MGI) for agro-industrial citrus chain. Agriculture, 15(10), 1069. https://doi.org/10.3390/agriculture15101069
), pasando por la cadena citrícola (Sossa et al., 2025Sossa, J. W., Zartha, J. W., & Grass, L. (2025). Prospective 2035 for the dairy agroindustrial chain. Frontiers in Sustainable Food Systems, 9, 1471046. https://doi.org/10.3389/fsufs.2025.1471046
) y la planificación de sistemas urbanos en países
emergentes. Sin embargo, en el ámbito de las cadenas agroindustriales
de caña de azúcar, aun se identifica una brecha importante: la
combinación de análisis de actores con herramientas de prospectiva
estratégica, tanto a nivel latinoamericano como global. Dania et al. (2016)Dania, W. A. P., Xing, K., & Amer, Y. (2016). Collaboration and sustainable agri-food supply chain: A literature review. MATEC Web of Conferences, 58, 02004. https://doi.org/10.1051/matecconf/20165802004
identifican la necesidad de instrumentos que
aborden la colaboración multi-actores para la sostenibilidad en cadenas
agroalimentarias, señalando que la mayoría de los estudios se centran en
eslabones aislados sin abordar la dinámica sistémica del conjunto. Más
recientemente, Shirkoohi & Mohiuddin (2025)Shirkoohi,
S. M., & Mohiuddin, M. (2025). Developing sustainable global value
chain: Role of multi-stakeholder collaborations and digitalization. Cleaner Logistics and Supply Chain, 17, 100271. https://doi.org/10.1016/j.clscn.2025.100271
corroboraron que la literatura sobre cadenas de
valor globales carece de marcos que integren de manera explícita la
colaboración entre actores con la identificación de zonas de conflicto y
alianza.
Por su parte, la industria azucarera cubana representó
durante décadas el pilar fundamental de la economía nacional, llegando a
producir más de ocho millones de toneladas métricas en 1989. Sin
embargo, en las últimas décadas ha experimentado una crisis estructural
sin precedentes. La zafra 2022-2023 cerró con 350 000 toneladas, el peor
resultado en 125 años, inferior a los niveles de 1898, y la campaña
2024-2025 cayó por debajo de 150 000 toneladas métricas, incumpliéndose
el plan estatal de 265 000 toneladas (Reuters, 2024Reuters. (2024, noviembre 27). Cuban sugar industry demise mirrors food crisis. https://www.usnews.com/news/top-news/articles/2024-11-27/cuban-sugar-industry-demise-mirrors-food-crisis
; EFE, 2025). Esta caída responde a un conjunto de
factores estructurales y coyunturales que se refuerzan mutuamente:
reducción de la superficie cañera, desmantelamiento de más de 100
centrales azucareros desde 2002, obsolescencia tecnológica, escasez de
combustible y lubricantes, cortes eléctricos crónicos y pérdida de
capital humano especializado. Como resultado, Cuba, otrora uno de los
mayores exportadores mundiales, ha debido importar azúcar para
satisfacer su consumo doméstico estimado entre 600 000 y 700 000
toneladas anuales (Caribbean Council, 2025Caribbean Council. (2025, mayo). US imposes new conditions of entry on shipping and Cuban ports. https://www.caribbean-council.org/us-imposes-new-conditions-of-entry-on-shipping-and-cuban-ports-2-4/
).
Esta crisis no solo se limita a la caída
en la producción, sus efectos se extienden a la seguridad alimentaria,
la disponibilidad de divisas, el empleo rural y la industria derivada
como la producción de rones para la exportación. En términos de cadena
de valor, la contracción ha distorsionado las relaciones entre los
actores (productores cañeros, centrales azucareros, AZCUBA como entidad
rectora, proveedores de insumos, transportistas, instituciones de
investigación y reguladores), generando desequilibrios de poder,
conflictos de interés y falta de alineación en torno a los objetivos
estratégicos de recuperación. En este escenario, el fortalecimiento de
la gobernanza colaborativa entre los stakeholders de la cadena emerge como una condición necesaria, para revertir la espiral de declive (Horizontes Cubanos, 2022Horizontes Cubanos / Columbia University. (2022). The Cuban sugar industry: Must we save it?https://horizontecubano.law.columbia.edu/news/cuban-sugar-industry-must-we-save-it
).
A pesar de su importancia estratégica, la
cadena de valor del azúcar crudo en Cuba carece de estudios
sistemáticos que identifiquen, clasifiquen y mapeen sus actores desde
una mirada prospectiva y de gobernanza colaborativa. La literatura
internacional sobre industrias azucareras en países en desarrollo, con
aportes relevantes en Vietnam (Hung et al., 2024Hung, T. H., Nguyen, H. T., & Le, P. Q. (2024). Sustainability of the sugar value chain: An emerging country perspective. Research on World Agricultural Economy, 5(4), 1419. https://doi.org/10.36956/rwae.v5i4.1419
), Kenia (Kou, 2024Kou, A. (2024). Sugarcane value chain in Kenya. Advances in Agricultural and Animal Research. https://download.sdiarticle5.com/2024/Sep/18-Sep-24
) & Brasil (Ungureanu et al., 2022Ungureanu,
N., Vlăduț, V., & Biriș, S. Ș. (2022). Sustainable valorization of
waste and by-products from sugarcane processing. Sustainability, 14(17), 11089. https://doi.org/10.3390/su141711089
; Aita et al., 2024Aita,
G., Bhatnagar, D., Bruni, G., Deliberto, M., Eggleston, G., Finger, A.,
Gravois, K., Isied, M., Judice, W., & Klasson, K. (2024). Creating a
bio‐based circular economy from Louisiana sugarcane byproducts. Agricultural & Environmental Letters, 9(2), e20140. https://doi.org/10.1002/ael2.20140
) ha explorado dimensiones de sostenibilidad y
competitividad, sin aplicar el método MACTOR ni enfocar el análisis en
las dinámicas inter-actores en contextos de economía planificada. En
América Latina, los estudios sobre prospectiva estratégica
agroindustrial en sectores lácteo, citrícola y cañero han comenzado a
incorporar herramientas como MICMAC y MACTOR (Zartha et al., 2025Zartha,
J. W., Sossa, J. W., & Grass, L. (2025). Sustainable innovation
management model (MGI) for agro-industrial citrus chain. Agriculture, 15(10), 1069. https://doi.org/10.3390/agriculture15101069
; Sossa et al., 2025Sossa, J. W., Zartha, J. W., & Grass, L. (2025). Prospective 2035 for the dairy agroindustrial chain. Frontiers in Sustainable Food Systems, 9, 1471046. https://doi.org/10.3389/fsufs.2025.1471046
), pero ninguno se ha referido a la industria
azucarera cubana. Esta ausencia limita la capacidad de los tomadores de
decisiones para identificar alianzas estratégicas, anticipar conflictos y
diseñar acciones conjuntas que orienten la recuperación del sector.
En consecuencia, este trabajo tiene como objetivo aplicar el método MACTOR para la identificación, clasificación y mapeo de los stakeholders en la cadena de valor del azúcar crudo en Cuba, determinando sus posiciones frente a objetivos estratégicos de sostenibilidad y competitividad, y proponer acciones conjuntas orientadas a su fortalecimiento. El estudio constituye el primer análisis prospectivo de actores aplicado a este sector en Cuba, y aporta un marco replicable para otras agroindustrias en contextos similares.
Materiales y Métodos
⌅Se adoptó un enfoque de investigación cuantitativo. El estudio se realizó en la cadena de valor del azúcar crudo del sistema agroindustrial azucarero cubano, bajo la rectoría del Grupo Empresarial AZCUBA. Se adoptó un enfoque metodológico de prospectiva estratégica basado en el método MACTOR, diseñado originalmente por Godet (2000) y ampliamente empleado para el análisis estratégico de actores y objetivos en sistemas complejos.
Proceder metodológico
⌅Se realizó un análisis de los grupos de interés de la cadena de valor agroindustrial azucarera, donde en función de su ubicación y responsabilidades se clasificaron en: proveedores, fabricantes, distribuidores, comercializadores (minoristas o mayoristas) y clientes, en los cuales se centra la atención principal para así poder entender correctamente sus necesidades y preferencias. El proceder se estructuró en cinco tareas (Figura 1).
Tarea 1. Identificar los stakeholders
⌅Se identificaron los stakeholders mediante tormentas de ideas con los miembros del equipo de expertos. Fue necesario ser exhaustivos para que ninguno quedara excluido del análisis, se desagregó la cadena más allá del primer nivel. Se combinó cuestionarios a proveedores directos, bases de datos sectoriales y, en casos críticos, visitas de auditoría para trazar un mapa de los proveedores. Este paso es fundamental para abordar riesgos de sostenibilidad y cumplimiento en los eslabones menos visibles.
Tarea 2. Clasificar los stakeholders
⌅Se utilizó un enfoque de investigación-acción, con talleres locales (municipios cañeros) para identificar en forma concreta los posibles actores con los que se vincularán, qué tipo de relaciones se establecerá con ellos, cuál será su nivel de participación y percepción del riesgo. Se clasificó y categorizó cada stakeholder (Tabla 1).
Tarea 3. Identificar funciones y roles de cada stakeholder
⌅El objetivo fue reconocer las principales funciones de los actores respecto a la cadena de valor, así como la identificación de las posibles acciones que podrían desarrollar los actores sociales e institucionales perfilando una red de alianzas interinstitucionales en relación con su sostenibilidad. Este momento aportó una descripción de las principales estrategias o modos de vida de los actores sociales (personas, grupos de productores o empresas), así como el rol social y la función de otros actores como instituciones públicas, organizaciones sociales, entre otras.
Se buscó, además, la realización de un análisis cualitativo de los diferentes stakeholder de cara al proceso participativo iniciado. Por lo que se adoptaron tres categorías: a) relaciones predominantes entre los actores, con énfasis en el nivel de interés, b) niveles de poder o influencia sobre otros actores y función que desempeñan en la cadena de cara a su sostenibilidad (Figura 2).
Tarea 4. Elaborar la ficha de stakeholders
⌅A partir de la información recopilada en los pasos anteriores se llevó a cabo la elaboración de la ficha de los stakeholders. Dicha ficha presentó la información siguiente: nombre e identificación del stakeholder, clasificación (según paso 2 de la etapa), categorización (organización pública, negocio, organizaciones no gubernamentales, sociedad civil), descripción de sus principales funciones e interrelaciones.
Tarea 5. Mapear los stakeholder
⌅En la última
tarea, fueron registradas las relaciones de fuerza entre los actores,
sus convergencias y divergencias respecto a objetivos y posturas
asociadas, que, a su vez, fueron recopilados a partir de entrevistas a
los expertos con el apoyo del software específico (MACTOR®-versión
5.1.2 2003/2004). Por lo que, para el análisis de la estrategia de los
stakeholders, se consideraron cinco etapas: (i) identificación de los
actores que controlan o influyen sobre la cadena: listado de actores,
(ii) identificación los objetivos estratégicos de los actores respecto a
la sostenibilidad de la cadena: listado de objetivos, (iii) Evaluación
las influencias directas entre los actores: jerarquización de actores
mediante un cuadro de influencias entre actores (MAA o Matriz de Actores
x Actores), (iv) determinación del posicionamiento de los actores
respecto a los objetivos y (v) análisis del grado de convergencia y
divergencia entre los actores y el plano de la distancia que existe
entre los diferentes objetivos del Sistema (León Torres et al., 2025León
Torres, L. M., Zambrano Guerrero, W. A., Molina Morales, D. A.,
Gavilanes Gaibor, L. M., & Constante Mera, J. X. (2025). Gestión de
Stakeholders en Proyectos de Infraestructura Vial: Estrategias para
Minimizar Conflictos Sociales. Estudios y Perspectivas Revista Científica y Académica, 5(3), 3926-3957. https://estudiosyperspectivas.org/index.php/EstudiosyPerspectivas/article/download/1441/2498
).
Instrumentos
⌅La ficha de stakeholder (Tabla 2), permitió resumir la información obtenida y formalizar los principales datos de cada grupo de interés, elemento que resultó fundamental para la planificación de la cadena que podrá disponer de manera sintetizada de información efectiva para la toma de decisiones. Cabe destacar que, fue adoptado un ID consecutivo para cada uno de los stakeholder, mientras que para la identificación de la relación con otros stakeholder se realizaron tormentas de ideas y diagramas de afinidad.
| Cadena de Valor: | |||
| Stakeholder: | |||
| Nombre: | ID: | ||
| Stakeholder con los que se relaciona 1. 2. 3. … |
Rol en la CV (Marcar con una X) | ||
| Orientación | Continuidad | ||
| Colaboración | Gestión de riesgos | Proactividad | |
| Clasificación de Stakeholder (Marcar con una X) | |||
| Interno | Externo | ||
| Primario | Secundario | Terciario | |
| Breve descripción del stakeholder: | |||
Fuente de información y procesamiento
⌅Las matrices de entrada requeridas por el software fueron dos: la primera, la Matriz de Influencias Directas (MDI), cuantificó el poder de cada actor sobre los demás en una escala de 0 a 4, donde 0 indicaba influencia nula y 4 implicaba que un actor podría cuestionar la existencia del otro; la segunda, la Matriz de Posiciones Valoradas (2MAO), midió la importancia de cada objetivo para cada actor en la misma escala, con 0 indicando una relación débil y 4 significando que el objetivo era condición de existencia del actor. Los valores de ambas matrices fueron determinados mediante un proceso de consulta con expertos del sector azucarero cubano, mientras que, el procesamiento de las matrices y la generación de los planos de influencia-dependencia, histogramas de convergencia y mapas de distancias netas entre objetivos fueron ejecutadas con el software (MACTOR®-versión 5.1.2 2003/2004).
Resultados y Discusión
⌅De la aplicación del proceder propuesto se obtuvo el mapeo, análisis y estrategias de gestión de los stakeholder cadena de valor del azúcar crudo.
Tarea 1. Identificar los stakeholders
⌅Se identificaron 16 stakeholders representativos de la cadena de valor del azúcar crudo (Tabla 3), abarcando desde los proveedores de conocimiento científico-técnico (S1, S2), la producción primaria agrícola (S3), la industria y servicios técnicos (S4, S5, S6, S7, S8), el comercio (S9, S11, S12), hasta los stakeholders de gobernanza y contexto social (S13, S14, S15, S16). Paralelamente, se formularon 11 objetivos estratégicos que integran las tres dimensiones de la sostenibilidad: económica (O5, O11), social (O4, O6, O10) y ambiental/tecnológica (O3, O7, O8, O9), además de objetivos transversales (O1, O2).
| Código | Stakeholder | Código | Objetivo Estratégico |
|---|---|---|---|
| S1 | ICIDCA | O1 | Integración del sistema |
| S2 | INICA | O2 | Calidad de productos |
| S3 | CSS, CPA, UBPA, Productores Asociados | O3 | Cogeneración energética |
| S4 | TRANZMEC | O4 | Desarrollo de relaciones colaborativas y contractuales |
| S5 | UEB Producción | O5 | Eficiencia operacional |
| S6 | UEB Fábrica | O6 | Seguridad en operaciones |
| S7 | UEB Derivados | O7 | Innovación tecnológica |
| S8 | TECNOAZUCAR | O8 | Fortalecimiento del enfoque de economía circular |
| S9 | AZUIMPORT | O9 | Desarrollo sostenible |
| S10 | AZUTECNIA | O10 | Aprendizaje colaborativo |
| S11 | Comercio Nacional Mayorista (MINCIN) | O11 | Competitividad de la cadena |
| S12 | Comercio Internacional (MINCEX) | ||
| S13 | Comunidad | ||
| S14 | Gobierno | ||
| S15 | Universidad | ||
| S16 | Grupo Empresarial AZCUBA | ||
Tarea 2. Clasificar los stakeholders
⌅Los 16 actores
identificados comprenden las cinco categorías funcionales clásicas de
la cadena de valor agroindustrial: orientación (Or), continuidad (C),
colaboración (Co), gestión de riesgos (R) y proactividad (P). La
clasificación de los actores según su influencia y localización permite
distinguir un grupo de actores primarios internos con capacidad de
incidir directamente en las decisiones operativas y estratégicas
(S1-S12, S16), dos actores secundarios externos con rol de contexto
(S13, S14) y un actor terciario externo de apoyo (S15). Esta estructura
refuerza la pertinencia teórica del marco de saliencia (Wood et al., 2021Wood,
D. J., Mitchell, R. K., Agle, B. R., & Bryan, L. M. (2021).
Stakeholder identification and salience after 20 years: Progress,
problems, and prospects. Business & Society, 60(1), 196-245. https://doi.org/10.1177/0007650318816522
), que asigna mayor urgencia a los actores con mayor interacción directa en los flujos productivos.
Tarea 3. Identificar funciones y roles de cada stakeholder
⌅El procesamiento de la Matriz de Influencias Directas (MDI) mediante el software MACTOR generó la Matriz de Influencias Directas e Indirectas (MIDI, Tabla 4) y el plano de influencia y dependencia entre actores (Figura 1). Este plano bidimensional posiciona a cada actor en función de su poder relativo de influencia sobre los demás (eje vertical) y de su grado de dependencia del conjunto del sistema (eje horizontal).
| S1 | S2 | S3 | S4 | S5 | S6 | S7 | S8 | S9 | S10 | S11 | S12 | S13 | S14 | S15 | S16 | Ii | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| S1 | 21 | 20 | 21 | 14 | 20 | 21 | 21 | 20 | 19 | 18 | 15 | 15 | 20 | 20 | 20 | 22 | 286 |
| S2 | 19 | 24 | 25 | 18 | 24 | 23 | 24 | 24 | 23 | 22 | 17 | 17 | 24 | 22 | 22 | 25 | 329 |
| S3 | 20 | 29 | 38 | 23 | 34 | 35 | 35 | 31 | 28 | 29 | 22 | 24 | 29 | 26 | 26 | 36 | 427 |
| S4 | 19 | 26 | 28 | 22 | 30 | 30 | 30 | 30 | 27 | 27 | 21 | 21 | 25 | 22 | 24 | 31 | 391 |
| S5 | 21 | 27 | 35 | 23 | 35 | 37 | 35 | 32 | 28 | 29 | 22 | 23 | 27 | 25 | 26 | 37 | 427 |
| S6 | 21 | 27 | 35 | 23 | 35 | 37 | 35 | 32 | 28 | 29 | 22 | 23 | 27 | 25 | 26 | 37 | 425 |
| S7 | 20 | 25 | 27 | 20 | 28 | 27 | 30 | 28 | 25 | 25 | 22 | 22 | 24 | 24 | 26 | 30 | 373 |
| S8 | 18 | 26 | 29 | 23 | 31 | 30 | 31 | 31 | 27 | 29 | 22 | 23 | 26 | 23 | 24 | 32 | 394 |
| S9 | 17 | 23 | 27 | 23 | 27 | 27 | 27 | 27 | 26 | 27 | 22 | 22 | 24 | 21 | 23 | 29 | 366 |
| S10 | 18 | 24 | 29 | 22 | 29 | 30 | 29 | 29 | 26 | 27 | 22 | 22 | 26 | 23 | 25 | 32 | 386 |
| S11 | 14 | 17 | 19 | 14 | 19 | 18 | 19 | 19 | 19 | 18 | 17 | 17 | 18 | 18 | 19 | 19 | 267 |
| S12 | 15 | 20 | 22 | 18 | 23 | 22 | 23 | 23 | 20 | 21 | 20 | 20 | 20 | 20 | 21 | 23 | 311 |
| S13 | 20 | 27 | 32 | 22 | 28 | 28 | 29 | 28 | 26 | 26 | 21 | 22 | 29 | 25 | 25 | 31 | 390 |
| S14 | 19 | 24 | 28 | 19 | 28 | 28 | 28 | 27 | 25 | 25 | 21 | 21 | 27 | 26 | 27 | 29 | 376 |
| S15 | 19 | 24 | 27 | 19 | 25 | 25 | 26 | 25 | 23 | 23 | 21 | 22 | 24 | 24 | 25 | 27 | 354 |
| S16 | 21 | 29 | 37 | 23 | 36 | 37 | 38 | 33 | 29 | 30 | 23 | 24 | 30 | 26 | 28 | 40 | 444 |
| Di | 281 | 368 | 421 | 304 | 417 | 418 | 430 | 408 | 373 | 378 | 313 | 318 | 371 | 344 | 362 | 440 | 5946 |
Los resultados obtenidos mediante el análisis MIDI muestran que S16 (Grupo Empresarial AZCUBA) presenta el mayor índice tanto de influencia (Ii = 444) como de dependencia (Di = 440), lo que lo sitúa como el actor con mayor peso dentro de la cadena. Este resultado es consistente con el papel rector que ejerce sobre el conjunto del sistema agroindustrial azucarero. En un segundo nivel de influencia se encuentran S5 (UEB Producción, Ii = 427) y S3 (Productores Asociados, Ii = 427), quienes además presentan una alta dependencia recíproca, lo que los convierte en nodos de articulación fundamentales dentro de la red. En el extremo opuesto, S11 (Comercio Nacional Mayorista) registra los valores más bajos en ambas dimensiones (Ii = 267; Di = 313), lo que refleja una posición periférica dentro de la estructura, aunque con un grado de autonomía relativamente mayor respecto al resto de los actores.
Este patrón de distribución del poder coincide con lo reportado por Dania et al. (2022) para la cadena azucarera indonesia, donde las entidades de coordinación empresarial-estatal ejercen la mayor influencia sobre los eslabones de producción primaria. La alta dependencia de S3 (Productores Asociados, Di = 421) respecto al conjunto del sistema es especialmente relevante desde la perspectiva de la sostenibilidad, pues este actor constituye el proveedor de la materia prima esencial (caña de azúcar) y cualquier perturbación en sus capacidades productivas se transmite rápidamente al conjunto de la cadena. Este hallazgo subraya la necesidad de diseñar mecanismos de protección y fortalecimiento de los productores primarios como estrategia de resiliencia sistémica (Hoeke et al., 2024).
Tarea 4. Elaborar la ficha de stakeholders
⌅La tabla 5 muestra la ficha de stakeholders.
| Cadena de Valor: Azúcar Crudo | |||
| Stakeholder: UEB Producción | |||
| Nombre: Boris Luis Santa Coloma | ID: S8 | ||
| Stakeholder con los que se relaciona: S1, S2, S3, S4, S5, S6, S7, S9, S10, S11, S12, S13, S14, S15, S16 | Rol en la CV (Marcar con una X) | ||
| Orientación | Continuidad X | ||
| Colaboración X | Gestión de riesgos X | Proactividad | |
| Clasificación de Stakeholder (Marcar con una X) | |||
| Interno X | Externo | ||
| Primario X | Secundario | Terciario | |
| Breve descripción del stakeholder: La UEB Producción es la unidad operativa básica encargada de organizar y ejecutar los procesos productivos agropecuarios y cañeros. Actúa con independencia relativa, subordinada al director general de la empresa, y constituye un eslabón primario del Sistema Agroindustrial Azucarero tal como lo define el Reglamento Orgánico. Su función es ejecutar las labores agrícolas y de manejo de la caña necesarias para garantizar el suministro de materia prima a las fábricas, contribuyendo al cumplimiento de los planes productivos, la calidad de la cosecha y la sostenibilidad territorial. |
|||
Tarea 5. Mapear los stakeholder
⌅La posición del stakeholder S13 (Comunidad) identificado como un actor de alta influencia y alta dependencia (Ii = 390; Di = 371) tiene un peso estratégico decisivo, las externalidades sociales y ambientales de la producción azucarera recaen sobre un actor que, además, posee capacidad real de negociación. Este hallazgo confirma la necesidad de incorporar a las comunidades locales en los procesos de toma de decisiones, en línea con los principios de la “licencia social para operar” (Mahajan et al., 2023). Por su parte, el Gobierno (S14) aparece en el cuadrante de alta influencia y baja dependencia (Ii = 376; Di = 344) lo que refuerza su papel como regulador y articulador de políticas sectoriales orientadas a la sostenibilidad.
En el cuadrante de baja influencia y alta dependencia se sitúan S15 (Universidad, Ii = 354; Di = 362) e S2 (INICA, Ii = 329; Di = 368). Aunque su impacto en las operaciones cotidianas es limitado, estos actores aportan capacidades estratégicas de gran valor: innovación, conocimiento científico-técnico y legitimidad institucional, elementos esenciales para impulsar procesos de transformación a largo plazo. Su dependencia respecto a los actores dominantes refleja que sus aportes están condicionados por decisiones externas, lo que pone de relieve la necesidad de crear espacios formales de participación que potencien su contribución. La Figura 3 muestra el plano de influencia y dependencia entre los grupos de interés de la cadena de valor de azúcar crudo.
A partir de la Matriz de Posiciones Valoradas (2MAO), el análisis de convergencias permitió identificar zonas de alineación estratégica entre los diferentes actores. Se identificó una fuerte convergencia de los actores operativos pertenecientes al grupo AZCUBA (S5, S6, S7, S8, S9, S10), quienes conforman un bloque cohesionado en torno a los objetivos como la eficiencia operacional (O5), calidad de productos (O2) e innovación tecnológica (O7). Esta alineación dentro del núcleo empresarial sugiere que las mejoras adoptadas en estos ámbitos podrían implementarse con relativa facilidad.
Un hallazgo relevante y que
merece atención es la convergencia significativa entre S16 (AZCUBA) y
S13 (Comunidad) en torno al objetivo de desarrollo sostenible (O9).
Aunque no resulta evidente a primera vista, esta coincidencia abre una
oportunidad para articular políticas de responsabilidad social
empresarial y proyectos de inversión social con arraigo territorial, en
línea con lo planteado por Mahajan et al. (2023) relacionado con la
incorporación de stakeholders secundarios en procesos de cocreación de
valor. De manera complementaria, el vínculo entre AZCUBA y la
Universidad (S15), si bien refleja una convergencia inicial más
moderada, posiciona a la institución académica como un aliado
estratégico para impulsar la innovación abierta y avanzar hacia
objetivos de economía circular (O8) e innovación tecnológica (O7) (Shirkoohi & Mohiuddin, 2025Shirkoohi,
S. M., & Mohiuddin, M. (2025). Developing sustainable global value
chain: Role of multi-stakeholder collaborations and digitalization. Cleaner Logistics and Supply Chain, 17, 100271. https://doi.org/10.1016/j.clscn.2025.100271
).
Objetivos de mayor consenso y potencial de conflicto
⌅El
análisis de distancias netas por objetivo permitió reconocer cuales
funcionan con mayor capacidad articuladora (consenso) y cuales
concentran mayor potencial de conflicto. Los objetivos de competitividad
de la cadena (O11), innovación tecnológica (O7) y desarrollo sostenible
(O9) destacaron por sus altos niveles de convergencia global,
funcionando como ‘paraguas estratégicos’ bajo los cuales es posible
alinear intereses muy diversos. Este hallazgo coincide con lo señalado
en la literatura sobre gobernanza multi-actor, que reconoce al
desarrollo sostenible como el marco más eficaz para construir
coaliciones amplias en cadenas agroindustriales (Shirkoohi & Mohiuddin, 2025Shirkoohi,
S. M., & Mohiuddin, M. (2025). Developing sustainable global value
chain: Role of multi-stakeholder collaborations and digitalization. Cleaner Logistics and Supply Chain, 17, 100271. https://doi.org/10.1016/j.clscn.2025.100271
).
Por el contrario, los objetivos vinculados con la economía circular (O8) y las relaciones colaborativas (O4) mostraron una mayor dispersión en las valoraciones. Aunque en el plano discursivo existe consenso sobre su importancia en torno a estos objetivos, el análisis MACTOR revela que su implementación puede generar tensiones relacionadas con la distribución de costos y beneficios. En particular, la economía circular (O8) es percibida como una oportunidad por los productores de derivados (S7), pero puede ser vista como un costo adicional por los actores logísticos (S4). Herramientas de transparencia en la cadena, como las plataformas digitales de trazabilidad o el blockchain, podrían contribuir a equilibrar estas relaciones (Chol et al., 2020).
Plan de acciones conjuntas para la sostenibilidad de la cadena de valor
⌅A partir de los resultados del análisis MACTOR, se formuló un plan de acciones conjuntas estructurado en cuatro ejes estratégicos (Tabla 6), orientado a: (a) aprovechar las convergencias para impulsar iniciativas colaborativas; (b) gestionar las divergencias para prevenir conflictos; (c) activar a los actores autónomos como fuentes de innovación y legitimidad; y (d) fortalecer la resiliencia de la cadena mediante alianzas estratégicas.
| Eje | Acción | Objetivos | Actores clave | Plazo | Indicadores |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. Gobernanza Colaborativa | Establecer Comité de Sostenibilidad de la Cadena con representación multi-actor | O1, O4, O9, O11 | S16 (convocante), S3, S5, S8, S13, S14, S15 | Corto (6 meses) | Comité constituido; reuniones trimestrales; acuerdos implementados |
| 1. Gobernanza Colaborativa | Implementar sistema de alerta temprana para identificar conflictos potenciales | O4, O6 | S16, S3, S11, S14 | Mediano (1 año) | Sistema en operación; tiempo de respuesta a alertas; reducción de conflictos |
| 2. Innovación y Tecnología | Crear consorcio de I+D para economía circular con proyectos piloto de aprovechamiento de residuos | O7, O8, O9 | S15, S8, S7, S10 (coordinación); S13, S16 (validación) | Corto (6 meses) | Consorcio formalizado; proyectos piloto en marcha; reducción de residuos (t) |
| 2. Innovación y Tecnología | Desarrollar plataforma digital de trazabilidad que integre todos los eslabones | O1, O2, O5, O11 | S16, S8, S4, S9, S11, S12 | Mediano (1-2 años) | Plataforma operativa; % actores conectados; reducción de pérdidas por trazabilidad |
| 3. Relación con Productores y Comunidades | Implementar programa de Contratación Justa y Sostenible con criterios ambientales y sociales | O4, O8, O9 | S16, S3, S11, S12 (negociación); S14, S13 (observación) | Mediano (1 año) | Modelo contractual diseñado; contratos firmados; satisfacción de productores |
| 3. Relación con Productores y Comunidades | Desarrollar proyectos de inversión social priorizados con las comunidades aledañas | O4, O9 | S13, S5, S6, S16 | Corto (6 meses) | Diagnóstico participativo; proyectos implementados; percepción comunitaria mejorada |
| 4. Capacidades y Aprendizaje | Establecer programa de formación continua en BPA, gestión ambiental e innovación | O6, O7, O8, O10 | S15, S1, S2, S8 (oferta); S3, S5 (demanda) | Corto (6 meses) | Programa curricular; trabajadores formados; evaluación de impacto |
| 4. Capacidades y Aprendizaje | Crear comunidades de práctica inter-empresariales para intercambio de experiencias | O5, O10, O11 | S5, S6, S7, S8, S16 | Mediano (1 año) | Comunidades constituidas; reuniones periódicas; buenas prácticas documentadas |
El
plan de acciones conjuntas propuesto opera bajo la lógica de la
gobernanza colaborativa multi-actor, concepto desarrollado ampliamente
en la literatura de sostenibilidad de cadenas de valor (Shirkoohi y Mohiuddin, 2025Shirkoohi,
S. M., & Mohiuddin, M. (2025). Developing sustainable global value
chain: Role of multi-stakeholder collaborations and digitalization. Cleaner Logistics and Supply Chain, 17, 100271. https://doi.org/10.1016/j.clscn.2025.100271
). Las acciones de corto plazo priorizan la
construcción de estructuras de gobernanza (Comité de Sostenibilidad) y
el inicio de proyectos de innovación y vinculación comunitaria,
aprovechando las altas convergencias detectadas. Las acciones de mediano
plazo se enfocan hacia los retos de mayor complejidad sistémica, como
la implementación de una plataforma digital de trazabilidad, cuya
viabilidad depende del nivel de integración y confianza previamente
alcanzado entre los actores. La diferenciación de los roles entre
actores convocantes, coordinadores, observadores y destinatarios en cada
acción refleja la distribución real del poder y la influencia
identificada en el análisis MIDI.
Conclusiones
⌅El método MACTOR demuestra su validez como herramienta para el estudio cadenas agroindustriales complejas, al convertir relaciones de poder en datos concretos de influencia, dependencia y alineación estratégica. Su aplicación en la cadena cubana del azúcar crudo muestra una estructura de poder profundamente asimétrica: AZCUBA (S16) concentra el mayor peso relativo del sistema (Ii = 444; Di = 440), mientras que los Productores Asociados (S3), aun siendo el eslabón que provee la materia prima esencial, muestran una dependencia estructural elevada (Di = 421) sin una influencia equivalente. Esta brecha constituye una fragilidad sistémica que cualquier agenda de sostenibilidad deberá atender de manera prioritaria, pues de su corrección depende la capacidad real de recuperación y resiliencia del sector.
El análisis de convergencias muestra que las oportunidades más sólidas para la acción colectiva no siempre provienen de los vínculos esperados. La alineación entre AZCUBA y la Comunidad (S13) en torno al desarrollo sostenible (O9) abre un espacio concreto para impulsar políticas de responsabilidad social y proyectos de inversión con arraigo territorial. De igual manera, el potencial de colaboración con la Universidad (S15) en los ámbitos de innovación y economía circular (O7, O8) ofrece una vía estratégica para diversificar y modernizar la cadena.
Por último, entre las limitaciones del estudio destacan tres aspectos claves: el carácter transversal del análisis impide capturar la volatilidad propia del contexto cubano, la ausencia de actores informales puede distorsionar la representación real de las relaciones dentro de la cadena, y la subjetividad inherente al juicio experto permanece como un sesgo del propio método. Superar estas limitaciones exige complementar el MACTOR con modelos dinámicos y estudios longitudinales, para dotar al análisis de mayor capacidad predictiva y aplicabilidad práctica.