La innovación incluye no sólo mejoras tecnológicas sino también mejoras en el modo de hacer las cosas. En un proceso de innovación tecnológica agropecuaria, participan una serie de actores que diseñan, ajustan, ponen en práctica el cambio de proceso o producto correspondiente a la innovación (^{Farinós, 1998}).

Existe una escasa incidencia del sistema de innovación agrícola en el desarrollo de capacidades de los actores involucrados en las actividades productivas (^{Muñoz et al., 2010}). Lo anterior, a consecuencia de una débil vinculación entre los centros de investigación, instituciones de educación superior, el sector privado y las dependencias de gobierno con el productor o usuario final de la innovación y la baja focalización del presupuesto de los programas de capacitación y asistencia técnica (^{Espejel et al., 2014}).

Para que una tecnología se convierta en innovación, está debe ser conocida, utilizada y agregar valor en su implementación. La innovación es la implantación de un producto, proceso o servicio nuevo o mejorado, un nuevo método de comercialización, de organización para la práctica de un negocio o una nueva forma de relaciones externas (^{OCDE, 2011}). El análisis de los factores que restringen o impulsan el uso de innovaciones por parte de los productores es un tema vigente, considerando que existen programas estatales y federales que destinan recursos para la asistencia técnica y capacitación (^{Cuevas et al., 2013}).

Se diseñó y aplicó una encuesta inicial para recopilar información productiva, técnica, administrativa y comercial de las unidades de producción pecuaria (UPP), se aplicó en mayo de 2012. Al término del servicio se aplicó una encuesta final con el objetivo de evaluar el impacto del servicio en diciembre de 2012.

Posteriormente, con base en la metodología del diagnóstico participativo (DP) (^{Geilfus, 2002}), en el mes de abril de 2012 se realizó un taller para determinar los factores críticos en la producción ovina, en la cual participaron 63 productores y seis agentes técnicos. Se elaboró un listado de problemas con base en el método de causalidad, para ello se generó una matriz de priorización (^{Ortegón et al., 2005}).

Se utilizó el análisis de redes y el cálculo del índice de adopción de innovaciones (INAI) (^{Aguilar-Gallegos et al., 2015}). Con base en la información de campo se generó la base de datos para el análisis de redes, se empleó el programa UCINET 6, versión 6.232. 2010 (^{Borgatti et al., 2002}) para calcular los indicadores de redes. La densidad se define como el porcentaje de relaciones existentes entre las posibles (^{Borgatti et al., 2002}). La fórmula para su obtención es.

Donde: l)= número de relaciones existentes entre n(n-1)= número de relaciones posibles.

El tamaño de la red corresponde al número de productores que integran la organización (^{Borgatti et al., 2002}). El índice de centralización detecta la influencia de un actor o pequeño grupo de actores dentro de la red (^{Rendón et al., 2007}):

Donde: d= es el grado de cada actor; D= es el grado máximo de un actor del grafo; n= es el total de actores.

El actor difusor es la fuente de información e innovaciones (^{Borgatti y Dreyfus 2003}).

Donde: d_mj= es la distancia del último nodo a cualquier otro nodo es 1; N= es el total de nodos.

El análisis comparativo del INAI (^{Aguilar-Gallegos et al., 2015}) permitió valorar el nivel de contribución de las acciones de los agentes técnicos en términos de desarrollo de capacidades en los productores. El INAI se calculó.

Donde: INAI_i= índice de adopción de innovaciones del i-ésimo productor; IAIC_ik= índice de adopción del i-ésimo productor en la k-ésima categoría; K= número total de categorías.

Los resultados indican que los productores entrevistados tienen una edad promedio de 50 años y experiencia en la producción ovina de 21 años. El tamaño promedio de las UPP es de 43 animales. Lo anterior coincide con el estudio realizado sobre la caracterización de la cadena ovina (^{COFUPRO, 2002}), quienes identificaron rebaños con promedio de 40 cabezas. En San Luis Potosí reportan un promedio de 38 animales (^{Trejo et al., 2011}). El 91.3% de las UPP obtiene cordero finalizado, con un peso de 40 a 45 kg, y el 8.7% producción de cordero al destete de 18 y los 20 kg. Respecto a los ingresos del productor, el 40% proviene de la actividad ovina, 35% de la agricultura, 7% proviene de su contratación como empleado, 7% de la ganadería bovina, 4% de la actividad comercial, 3% de prestar sus servicios como jornalero, 2% proviene de remesas y el restante 2% de otra actividad. El 50% de los productores perciben a la ovinocultura como un ahorro, el 47% como negocio, y 3% como tradición familiar.

La problemática principal se centró en los elevados costos de producción (84%), la dependencia de alimentos externos (65%), escasa disponibilidad de alimento especializado (60%), alta incidencia de enfermedades (48%) (Cuadro 1). ^{Orona et al. (2014)} señala que el bajo nivel de rentabilidad y sostenibilidad se relaciona con deficiencias de manejo nutricional, sanitario, reproductivo y genético de los rebaños.

Fuente: elaboración con datos de la ELB y diagnóstico participativo con productores, 2012.

Cuadro 1 Problemas identificados mediante el diagnóstico participativo con productores.  

Con base en la problemática se definió un paquete de innovaciones para mejorar el rendimiento productivo: 1) creep feeding; 2) empadre controlado; 3) dieta del último tercio de gestación a las hembras; 4) mezcla mineral; 5) lotificación de los animales; 6) desparasitación Interna y Externa; y 7) calendario de vacunación. ^{Vilaboa et al. (2006)} y ^{Trejo et al. (2011)} consideran importante la alimentación, sanidad y técnicas de reproducción, y ^{Martínez et al. (2010)} reducir los costos de producción.

Inicialmente el conocimiento se transmitía entre los productores tras la intervención de los técnicos, el análisis de la red indicó que los técnicos son una fuente de innovación y desarrollo. Los productores P07 y P16 tienen el perfil de difusores (Figura 1). El indicador de centralización inicial fue menor a 4%, y posterior se incrementó a 29.7%, lo cual indica que hubo actores que concentraron las relaciones de aprendizaje (productor 07 y productor 16) (Figura 1). Ello contribuyó a incrementar el INAI de 72.3% en el área de sanidad y prevención y 66.7% en temas de nutrición, las cuales tienen un mayor impacto en el rendimiento.

Figura 1 Red técnica de intercambio de conocimiento entre ELB y ELF. 

Las áreas que mostraron un INAI menor fueron genética-reproducción (31.8%), organización y mercado (15.3%), administración (26.2%) derivado de la complejidad de los procesos.