Artículo

30 de julio de 2026

Desafíos logísticos de la cadena de producción de la soja en Maranhão

Fernanda Karollyne Saboia do Nascimento; Edson Pereira da Mota

DOI: 10.22167/2675-6528-202600796

Artículo elaborado por la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege orientada a la síntesis y redacción.

Resumen

La producción de soja en Maranhão ha ganado relevancia en el agronegocio brasileño, impulsada por la expansión de la frontera agrícola y la interacción con los corredores de transporte del Arco Norte, lo que ha convertido la logística en un elemento central para la comercialización del producto. El trabajo analizó los principales desafíos logísticos que enfrenta la cadena de producción de soja en Maranhão, con énfasis en la infraestructura de almacenamiento y los sistemas de transporte utilizados, buscando relacionar datos sobre producción y almacenamiento, caracterizar la infraestructura disponible e identificar desafíos de transporte. La investigación utilizó datos secundarios de instituciones oficiales y asociaciones, a través de investigación documental. Se verificó un crecimiento del 131,99% en la producción de soja entre las cosechas 2014/15 y 2024/25, mientras que la capacidad de almacenamiento creció un 51,69% en el mismo período. Se observó una correlación positiva y significativa entre producción y capacidad de almacenamiento (r=0,71; p=0,014; R2=0,50), pero la relación almacenamiento/producción fue inferior al 100% después de la cosecha 2019/20, lo que indica un déficit de almacenamiento en el estado. El modo de transporte por carretera predominó en carreteras precarias, a pesar del potencial ferroviario. Las exportaciones de soja del estado alcanzaron 5.054 mil t en 2025, con el 71,6% destinadas a China a través del Puerto de Itaqui. Se concluyó que las inversiones en almacenamiento, mantenimiento de carreteras e intermodalidad son esenciales para la competitividad de la soja de Maranhão en el escenario nacional.

Palabras clave: Almacenamiento; Infraestructura; MATOPIBA; Transporte.

1. Introducción

La soja se ha consolidado como uno de los cultivos agrícolas más importantes a nivel mundial, impulsada por su valor económico y la creciente demanda (Reis et al., 2025). El sector ha experimentado transformaciones significativas, con innovaciones tecnológicas y mejoras en la gestión agrícola (Péra y Caixeta Filho, 2017). Para asegurar la sostenibilidad y la estabilidad productiva, es esencial comprender el contexto de cada región productora, prestando especial atención a los aspectos logísticos de la cadena (Balbinot Junior et al., 2022).

En Brasil, Maranhão emergió como un polo relevante en la producción de soja, con una expansión significativa del área cultivada desde finales de la década de 1970. Este crecimiento fue impulsado por factores como el desarrollo de tecnologías para el Cerrado, la migración de productores hacia la frontera agrícola del MATOPIBA e incentivos fiscales (Feitosa et al., 2023). La producción de soja en el estado alcanzó 4.858,3 mil toneladas en la cosecha 2024/2025, representando un aumento del 131,39% en comparación con la cosecha 2014/2015, mientras que el área cultivada casi se duplicó en el mismo período (Conab, 2026a).

A pesar del crecimiento expresivo de la producción, la infraestructura logística de Maranhão no ha seguido el mismo ritmo, generando desafíos para el eficiente drenaje de la cosecha (Péra y Caixeta Filho, 2017). La ineficiencia logística, especialmente en el almacenamiento y el transporte, compromete la competitividad de la cadena de la soja. Aunque Maranhão está estratégicamente posicionado en el Arco Norte, con acceso a modales multimodales y al Puerto de Itaqui, el potencial para el drenaje a mercados internacionales (Buss et al., 2019) es subutilizado por la infraestructura inadecuada.

El almacenamiento es crucial para la calidad del grano y la gestión de la oferta y la demanda (CNA, 2023), y en Maranhão, la capacidad estática total creció un 51,69% entre 2015 y 2025, alcanzando 4.181,8 mil toneladas (Conab, 2026b). Sin embargo, la capacidad a nivel de finca creció solo un 13,63% en el mismo período, lo que indica que la mayor parte de la expansión ocurrió en almacenes comerciales. Esta disparidad y el desajuste entre el crecimiento de la producción y la capacidad de almacenamiento generan un déficit, forzando la comercialización prematura e impactando los márgenes de los productores (CNA, 2023). Los problemas cualitativos y la falta de mano de obra calificada también son desafíos (Sousa, 2021). Iniciativas como el Programa para la Construcción y Ampliación de Almacenes (PCA) buscan mitigar esta problemática (MAPA, 2024).

El transporte de la soja en Maranhão es predominantemente por carretera, un modo que enfrenta problemas de infraestructura, lo que resulta en altos costos e ineficiencia (Nascimento, 2016), y el déficit de almacenamiento intensifica la presión sobre las carreteras, generando cuellos de botella y aumento de los costos de flete (Ramos et al., 2024). Aunque el estado tiene potencial multimodal con ferrocarriles como el Norte-Sur y el Ferrocarril Carajás, además del estratégico Puerto de Itaqui, la integración y optimización de estos modos aún son desafíos. La mejora de la infraestructura de transporte y la promoción de la intermodalidad son esenciales para reducir los costos logísticos y aumentar la competitividad de la soja de Maranhão en los mercados globales (Buss et al., 2019; Russo et al., 2023).

El análisis de los desafíos logísticos en la cadena de la soja de Maranhão es fundamental para optimizar el flujo de la producción, reducir las pérdidas y fortalecer la competitividad del agronegocio estatal. La brecha entre el crecimiento de la producción y el desarrollo de la infraestructura logística justifica este estudio, proporcionando subsidios para la planificación y la toma de decisiones estratégicas. Así, este trabajo tiene como objetivo analizar los principales desafíos logísticos que se enfrentan en la cadena de producción de la soja en Maranhão, con énfasis en la infraestructura de almacenamiento y en los sistemas de transporte utilizados, buscando relacionar datos sobre producción y almacenamiento, caracterizar la infraestructura disponible e identificar y analizar los principales desafíos relacionados con el transporte.

2. Material y Métodos

El presente estudio se caracterizó como una investigación documental, de naturaleza cuantitativa y descriptiva, con un enfoque exploratorio para el análisis de relaciones. La unidad de análisis fue el estado de Maranhão, con foco en la cadena de producción y comercialización de la soja. La investigación abarcó un recorte temporal de 2015 a 2025, utilizando series históricas anuales para la comparación temporal y la identificación de posibles relaciones entre la expansión productiva y la infraestructura logística disponible en el estado.

Los datos referentes al área plantada, productividad y producción de soja en Maranhão, abarcando las cosechas de 2014/2015 a 2024/2025, fueron recopilados de las series históricas divulgadas por la Compañía Nacional de Abastecimiento (Conab, 2026a). Para el mismo período, la información sobre la capacidad estática de almacenamiento del estado se obtuvo en el Portal de Almacenes de Brasil, una plataforma mantenida por la Conab (2026b). Este portal integra datos del Sistema de Cadastro Nacional de Unidades Almacenadoras (SICARM), que identifica unidades almacenadoras públicas y privadas.

La información sobre la infraestructura de transporte, incluida la movimentación de cargas en los modos de carretera, ferrocarril y acuático, y los datos de exportación se extrajeron de publicaciones y paneles estadísticos. Las fuentes incluyeron la Confederación Nacional del Transporte (CNT), la Agencia Nacional de Transportes Terrestres (ANTT), la Asociación Nacional de Transportistas Ferroviarios (ANTF) y el Ministerio de Desarrollo, Industria, Comercio y Servicios (MDIC). Datos complementarios sobre operaciones portuarias del Puerto de Itaqui y sobre la capacidad de procesamiento industrial de soja en el estado también se recopilaron de fuentes oficiales sectoriales.

Después de la recolección, los datos fueron organizados y consolidados en hojas de cálculo electrónicas. Las variables de interés incluyeron área, productividad, producción de soja, capacidad estática de almacenamiento y volúmenes de exportación. Esta organización inicial permitió la estructuración de las series históricas necesarias para los análisis subsecuentes, garantizando la base para la construcción de los indicadores y la evaluación de las relaciones propuestas por el estudio.

Con base en las series históricas, se construyeron indicadores para evidenciar el desajuste entre el crecimiento productivo y la oferta de estructuras de almacenamiento. Se calculó la tasa de crecimiento de capacidad estática acumulada en el período analizado. Este indicador se obtuvo por la diferencia entre la capacidad estática del año final y la capacidad estática del año inicial, dividida por la capacidad estática inicial y multiplicada por cien.

Adicionalmente, para medir el crecimiento compuesto a lo largo de los años, se calculó la tasa de crecimiento promedio porcentual. Este cálculo implicó la raíz enésima de la razón entre la capacidad estática final y la inicial, restando uno y multiplicando por cien. Donde “n” representó el número de años del período analizado, permitiendo una visión de la evolución anual promedio de la capacidad de almacenamiento.

Otro indicador construido fue la relación entre la capacidad estática de almacenamiento y la producción anual de soja. Este indicador permitió evaluar la adecuación de la infraestructura de almacenamiento en relación con el volumen producido. El análisis de esta relación a lo largo del tiempo fue fundamental para identificar períodos de déficit o superávit en la capacidad de almacenamiento del estado.

Para evaluar la relación entre la producción de soja y la capacidad de almacenamiento en Maranhão, se estimaron coeficientes de correlación de Pearson. Este análisis exploratorio buscó cuantificar la fuerza y la dirección de la asociación lineal entre las series anuales de producción de soja, expresada en mil toneladas, y la capacidad estática de almacenamiento, también en mil toneladas, a lo largo del período estudiado.

Complementariamente, se ajustó un modelo de regresión lineal simple. En este modelo, la producción de soja se definió como variable explicativa y la capacidad de almacenamiento como variable dependiente. El objetivo fue verificar el sentido y la magnitud de la asociación entre estas variables a lo largo del tiempo, con un nivel de significancia del cinco por ciento adoptado para el análisis estadístico inferencial.

Todas las etapas de tratamiento de los datos, incluyendo la organización de las series históricas, la construcción de los indicadores, la elaboración de tablas y los cálculos de correlación y regresión lineal simple, se realizaron utilizando hojas de cálculo, específicamente el software Microsoft Excel. Este programa se empleó para la manipulación y análisis de los conjuntos de datos recopilados.

3. Resultados y Discusión

La investigación analizó los principales desafíos logísticos que enfrenta la cadena de producción de soja en Maranhão, con énfasis en la infraestructura de almacenamiento y los sistemas de transporte utilizados. Los hallazgos revelan una expansión significativa en la producción de soja en el estado a lo largo de la última década, lo que ha generado una presión considerable sobre la infraestructura logística existente. Si bien este crecimiento es económicamente ventajoso, evidencia un desequilibrio crítico entre el rápido aumento de la producción y el desarrollo más lento de los sistemas de apoyo esenciales, particularmente en el almacenamiento y el transporte. La discusión posterior detalla estas dinámicas, conectando las tendencias observadas con sus implicaciones para la competitividad y sostenibilidad del sector de soja de Maranhão.

Evolución de la producción de soja en Maranhão

La producción de soja en Maranhão demostró un crecimiento expresivo en el período de 2014/2015 a 2024/2025, consolidando el estado como un actor relevante en el agronegocio brasileño. El área cultivada se expandió de 749,6 mil hectáreas a 1.436,1 mil hectáreas, representando un aumento del 91,58%. Concomitantemente, la productividad media por hectárea se elevó de 2.801 kg a 3.383 kg, culminando en una producción total que saltó de 2.099,6 mil toneladas a 4.858,3 mil toneladas, un incremento del 131,39% (Conab, 2026a). Este crecimiento fue particularmente acelerado a partir de la cosecha 2020/2021, con las variables de área, productividad y producción exhibiendo trayectorias ascendentes y sostenidas, indicando que la producción de soja más que se duplicó en el período analizado.

Este avance en la producción de soja posiciona a Maranhão como un gran productor dentro de la región de MATOPIBA, contribuyendo con el 21,27% de la producción agrícola alcanzada por esta frontera agrícola. La expansión productiva, aunque positiva para la economía estatal, impone desafíos significativos a la infraestructura logística existente. La Confederación de Agricultura y Ganadería (CNA, 2023) resalta que cosechas récord de granos, como las observadas en Maranhão, intensifican la presión sobre los sistemas de almacenamiento y transporte, exigiendo una adaptación continua e inversiones para evitar cuellos de botella y pérdidas. La competitividad de los agentes del agronegocio está directamente ligada a la capacidad de reducir costos de producción, procesamiento y, crucialmente, logísticos, lo que demanda atención a la eficiencia de la cadena.

Capacidad de almacenamiento y relación con la producción

El almacenamiento constituye un pilar fundamental en la cadena agrícola, influyendo directamente en la calidad del grano, la coordinación entre oferta y demanda, la gestión de la estacionalidad y la rentabilidad del productor (CNA, 2023). En 2025, Maranhão registró 192 almacenes, cuya capacidad estática total alcanzó 4.181,7 mil toneladas, siendo la mayor parte, 4.092,9 mil toneladas, destinada a granos a granel, y 88,9 mil toneladas a productos envasados (Conab, 2026b). La evolución de la capacidad estática total de almacenamiento en el estado, entre 2015 y 2025, mostró un crecimiento acumulado del 51,69%, pasando de 2.756,8 mil toneladas a 4.181,8 mil toneladas, con una tasa media de crecimiento anual del 4,25%.

Sin embargo, la capacidad de almacenamiento a nivel de finca presentó un crecimiento significativamente menor en el mismo período. Evolucionó de 818,5 mil toneladas a 930 mil toneladas, un aumento acumulado de solo 13,63%, con una tasa promedio de crecimiento anual de 1,29%. Esta disparidad es notable, ya que la capacidad total de almacenamiento fue un 349,6% mayor en relación con la capacidad de finca a lo largo del período, evidenciando que la mayor parte de la expansión se concentró en almacenes comerciales. La baja participación del almacenamiento a nivel de finca, que representó solo el 22,24% del total en 2025, sugiere que los productores dependen mayoritariamente de almacenes comerciales, lo que puede comprometer la gestión de inventarios y forzar la comercialización inmediata de la producción (Buss et al., 2019).

La relación entre la capacidad estática de almacenamiento y la producción de soja en Maranhão reveló un desajuste creciente. La razón almacenamiento/producción osciló entre el 228,66% en la cosecha 2015/2016, un año de producción atípica debido a la sequía, y el 71,17% en la cosecha 2023/2024, que registró la menor capacidad de almacenamiento relativa de la serie. A partir de la cosecha 2019/2020, esta razón se mantuvo consistentemente por debajo del 100%, indicando un déficit relativo de almacenamiento que no es suficiente para albergar la producción de soja y otros granos del estado. Esta dinámica se ve reforzada por la observación de que la producción de soja ha crecido más rápidamente que la capacidad estática de almacenamiento, especialmente después de 2020, lo que agrava la situación.

El análisis estadístico demostró una correlación positiva y significativa entre la producción de soja y la capacidad estática de almacenamiento en Maranhão, con un coeficiente de Pearson de 0,71 y un valor p inferior a 0,05, resultando en un R² de 0,50. Esto significa que, si bien existe una relación entre las variables, el crecimiento de la capacidad de almacenamiento no ha seguido el ritmo de la producción de manera proporcional. Por cada aumento de un millón de toneladas en la producción, la capacidad de almacenamiento aumentó en 0,26 millones de toneladas, lo que evidencia que la infraestructura, aunque ha acompañado en cierta medida, no ha sido suficiente para satisfacer plenamente la expansión productiva. Este déficit de almacenamiento obliga a la comercialización prematura, comprometiendo los márgenes de los productores y la gestión de la oferta (CNA, 2023).

El déficit de almacenamiento en Maranhão refuerza una vulnerabilidad logística, especialmente durante los picos de cosecha, cuando la oferta limitada de almacenes puede llevar a la comercialización anticipada y a la pérdida de valor del producto. Sousa (2021) señala que, además de la insuficiencia de capacidad estática, los almacenes existentes pueden presentar problemas de aireación y termometría, y hay escasez de mano de obra cualificada. La inversión en almacenamiento es alta, lo que dificulta el seguimiento del crecimiento de la producción, especialmente en regiones de frontera agrícola. Brasil, en general, enfrenta un déficit de almacenamiento, con MATOPIBA contribuyendo con el 7,8% de la capacidad estática nacional, lo que genera pérdidas de oportunidad en la comercialización y aumenta la volatilidad del flete por carretera (CNA, 2023).

Para mitigar estos desafíos, el poder público tiene un papel crucial en el estímulo a la modernización del almacenamiento y en la reducción de pérdidas a nivel rural, actuando como inductor de inversiones (Brasil, 1991; Sousa, 2021). El Programa para Construcción y Ampliación de Almacenes (PCA), parte del Plano Safra, ofrece líneas de crédito subsidiadas para productores y cooperativas, con el objetivo de construir, modernizar y reformar almacenes. En la cosecha 2024/2025, el PCA puso a disposición cerca de R$ 7,8 mil millones para financiación, con tasas de interés del 8,5% anual y plazos de hasta diez años, con límites de R$ 50 millones por beneficiario y R$ 200 millones por cooperativa (MAPA, 2024). Estas iniciativas son esenciales para fortalecer la infraestructura de almacenamiento y garantizar una mayor competitividad.

Además de la soja, Maranhão también desempeña un papel significativo en la producción de otros cultivos, como maíz, arroz, sorgo, algodón y caupí, que alcanzaron 3.412,4 mil toneladas en 2024/2025. La producción total de granos en el estado alcanzó 8.792,4 mil toneladas en 2024/2025, superando la capacidad estática de almacenamiento en un 110,25%. Esto demuestra un déficit nítido e incontestable de almacenamiento para el conjunto de los granos producidos en el estado, lo que intensifica la presión sobre la infraestructura logística y la necesidad de soluciones integradas para el flujo de la cosecha (CNA, 2023).

Infraestructura y flujos de transporte en Maranhão

La logística de transporte en Maranhão se caracteriza por la predominancia del modal de carretera, que, a pesar de su flexibilidad, enfrenta serios desafíos de infraestructura. Las carreteras estatales y federales de Maranhão presentan condiciones precarias, con la presencia de baches, erosiones y puntos críticos que comprometen la transitabilidad y elevan los costos logísticos (Nascimento, 2016; Silva et al., 2023). En 2025, la Confederación Nacional de Transporte (CNT, 2026b) identificó 489 ocurrencias de puntos críticos en las carreteras federales y 477 en las estatales, evidenciando la necesidad urgente de inversiones en mantenimiento y mejora de la red vial para garantizar el flujo eficiente de la producción.

El déficit de almacenamiento intensifica la presión sobre el modo de transporte por carretera, ya que la ausencia de almacenes adecuados obliga a la comercialización inmediata y al rápido flujo de la producción, generando cuellos de botella y aumento de los costos de flete durante los picos de cosecha (Ramos et al., 2024). La formación de filas de camiones en los puertos y la necesidad de programar cargas contribuyen a la ineficiencia y a los costos operativos. Soliani y Camargo Júnior (2015) destacan que la implementación de sistemas de programación de carga es crucial para optimizar el flujo portuario y reducir los embotellamientos, mitigando los impactos negativos en la cadena de suministro de la soja de Maranhão.

A pesar de la predominancia vial, Maranhão posee un potencial multimodal significativo, especialmente en el Corredor Centro-Norte. Las ferrovías Norte-Sur (FNSTN) y Estrada de Ferro Carajás (EFC) son componentes estratégicos de este corredor, conectando regiones productoras de granos al Puerto de Itaqui. La FNSTN, con 720 km, une Porto Nacional/TO a Açailândia/MA, operada bajo concesión privada, mientras que la EFC, con 892 km, conecta Carajás/PA a São Luís/MA. Ambas ferrovías transportan mineral, celulosa y granos, incluyendo soja (ANTF, 2026a), demostrando la capacidad de transporte de grandes volúmenes de carga.

El transporte ferroviario de soja en Maranhão ha presentado crecimiento, pasando de 1.233,72 mil toneladas en 2015 a 2.241,21 mil toneladas en 2025, un aumento del 81,66% en diez años. Sin embargo, esta expansión no ha seguido el ritmo de crecimiento de la producción de soja, lo que indica que el potencial ferroviario aún está subutilizado. La intermodalidad, que integra diferentes modos de transporte, es esencial para una solución logística más eficiente, reduciendo costos y emisiones de gases contaminantes (CNA, 2023; Buss et al., 2019). El Puerto de Itaqui, un puerto público con terminales privadas, es un punto estratégico para la salida de la soja, con conexiones multimodales que lo convierten en un centro logístico para mercados internacionales (EMAP, 2026a).

En 2025, el Puerto de Itaqui movilizó 36.880,8 mil toneladas, de las cuales 15.853,7 mil toneladas fueron de soja provenientes de diversos estados, incluyendo Maranhão, Tocantins, Mato Grosso, Piauí, Pará, Bahía, Goiás, Distrito Federal y Paraná (EMAP, 2026b). La ubicación estratégica del puerto, con acceso a los mercados norteamericano, europeo y asiático, refuerza la importancia de inversiones continuas en su infraestructura para optimizar el flujo de la producción. La mejora de la infraestructura de transporte y la promoción de la intermodalidad son cruciales para reducir los costos logísticos y aumentar la competitividad de la soja de Maranhão en los mercados globales (Buss et al., 2019; Russo et al., 2023).

Las modalidades de transporte ferroviario y acuático presentan mayor competitividad para cargas de mayor valor agregado, como las agrícolas, y de grandes volúmenes que necesitan recorrer largas distancias para llegar al destino. Ofrecen mayor capacidad de carga, menos emisiones de CO2 por unidad de carga transportada y menor riesgo de accidentes, resultando en beneficios económicos y ambientales para el agronegocio (CNA, 2023). En este contexto, nuevos proyectos de infraestructura de transporte deben acompañar la producción de la soja del estado, lo que puede ser viabilizado por medio de planificación e inversión gubernamental con alianzas público-privadas para operación de nuevas rutas intermodales, así como para la expansión y mantenimiento de las existentes.

Exportaciones y consumo de soja de Maranhão

La comercialización de la soja producida en Maranhão está predominantemente orientada a la exportación, lo que refleja la fuerte vocación del estado para el mercado internacional. Entre 2015 y 2025, las exportaciones de soja de Maranhão presentaron un crecimiento significativo, alineado con el aumento de la producción. En 2025, el volumen exportado alcanzó 5.054,56 mil toneladas, con un valor FOB de US$ 2,03 mil millones. Este volumen representa un aumento del 15,74% en relación con el año anterior (2024), y un expresivo crecimiento del 183,77% en comparación con 2015, cuando se exportaron 1.781,19 mil toneladas (MDIC, 2026), demostrando la creciente relevancia de la soja de Maranhão en el comercio exterior.

La soja se ha consolidado como el producto más exportado de Maranhão, representando el 40,5% de las exportaciones totales del estado en 2025. En el escenario nacional, Maranhão ocupó la octava posición entre los mayores exportadores de soja, con una participación del 4,67% en las exportaciones totales del país (MDIC, 2026). El principal destino de la soja de Maranhão es China, que absorbió el 71,56% del volumen total exportado en el período de 2015 a 2025. Otros destinos relevantes incluyen España (8,68%), Tailandia (5,26%), Turquía (2,14%), Holanda (1,35%), Reino Unido (1,32%), Japón (1,31%) y Portugal (1,11%) (MDIC, 2026), evidenciando la diversificación, pero con una fuerte concentración en un único mercado.

La fuerte dependencia del mercado chino subraya la importancia estratégica del Puerto de Itaqui como centro logístico del Arco Norte, facilitando la ventaja para la conectividad marítima y el menor tiempo de viaje para rutas asiáticas a través del Canal de Panamá (Buss et al., 2019; EMAP, 2025). Además de las exportaciones, una parte de la soja se destina al procesamiento interno. En 2025, una unidad de procesamiento en Porto Franco, según la Asociación Brasileña de las Industrias de Aceites Vegetales (ABIOVE, 2026), tenía una capacidad de procesamiento de 2.000 toneladas por día, totalizando aproximadamente 660 mil toneladas anuales. Este consumo interno, aunque menor que el volumen exportado, contribuye a la diversificación de la cadena productiva y a la generación de valor agregado localmente.

Los resultados de esta investigación evidencian que la cadena de producción de la soja en Maranhão enfrenta desafíos logísticos complejos, impulsados por el crecimiento acelerado de la producción. El déficit de almacenamiento, la predominancia del transporte por carretera en una infraestructura precaria y la subutilización del potencial multimodal comprometen la competitividad del grano. La necesidad de inversiones en almacenamiento, especialmente a nivel de finca, el mantenimiento y la expansión de la red vial, y la integración eficiente de los modos ferroviario y acuático son cruciales para optimizar el flujo, reducir costos y fortalecer la posición de Maranhão en el mercado global de soja, respondiendo directamente al objetivo central de este estudio.

4. Conclusión

El presente estudio analizó los principales desafíos logísticos que enfrenta la cadena de producción de la soja en Maranhão, con un enfoque en la infraestructura de almacenamiento y los sistemas de transporte. Se observó un crecimiento expresivo en la producción de soja en el estado, que más que se duplicó entre las cosechas 2014/2015 y 2024/2025. Sin embargo, la capacidad de almacenamiento no siguió este ritmo, resultando en un déficit persistente después de la cosecha 2019/2020, lo que obliga a la comercialización prematura y compromete la rentabilidad de los productores. Se observó una correlación positiva entre producción y almacenamiento, pero el desarrollo de la infraestructura de almacenamiento fue proporcionalmente inferior a la expansión productiva. En el transporte, predominó el modo de transporte por carretera, que enfrenta problemas de infraestructura precaria, a pesar del potencial multimodal significativo del Corredor Centro-Norte y del Puerto de Itaqui, que se mostró subutilizado. Las exportaciones de soja de Maranhão, mayoritariamente destinadas a China, refuerzan la vocación internacional del estado y la necesidad de una logística eficiente para mantener la competitividad.

Las limitaciones identificadas incluyen la insuficiencia de la capacidad estática de almacenamiento, especialmente a nivel de finca, y la calidad de los almacenes existentes, que pueden presentar problemas de aireación y termometría, además de la carencia de mano de obra calificada. El alto costo de inversión en almacenamiento también dificulta el seguimiento del crecimiento de la producción. Ante estos desafíos, la principal contribución del estudio reside en la explicitación de la urgencia de inversiones coordinadas. Se recomienda el perfeccionamiento de la infraestructura de almacenamiento, con incentivo a la expansión de las estructuras en las fincas, y la mejora de los sistemas de transporte, por medio del mantenimiento de la red vial y la promoción de la intermodalidad entre los modos ferroviario y acuático. Se sugiere que estudios futuros exploren la viabilidad de nuevos proyectos de infraestructura de transporte, con alianzas público-privadas, para optimizar las rutas intermodales y garantizar la sostenibilidad de la cadena de la soja de Maranhão.

Referencias Bibliográficas

Balbinot Junior, A.A.; Nepomuceno, A.L.; Hirakuri, M.H.; Franchini, J.C.; Debiasi, H.; Coelho, A. E. 2022. Análise da produção, área cultivada, produtividade e estabilidade produtiva da soja nos estados brasileiros em 25 safras (1996/1997 a 2020/2021). p. 5-20. In: Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária [Embrapa], Embrapa Soja. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento. v. 27. Embrapa Soja, Londrina, PR, Brasil. Disponível em: <https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/233214/1/Boletim-27-final

Péra, T.G.; Caixeta Filho, J.V. 2017. Logística do agronegócio brasileiro: perfil da infraestrutura de transporte. Agroanalysis 37 (10): 30-31.

Reis, A.N.; Bossler, M.B.; Lima, I.B.; Lobato, D.T.C.; Lima, N.G. 2025. Inovações tecnológicas na produção de soja: impactos na produtividade e sustentabilidade. Revista Novos Desafios 5 (2): 01-13.

Artículo originario del Trabajo de Conclusión de Curso de la Especialización en Agronegocios del MBA USP/Esalq

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02 de octubre de 2026

Caminos de la Inclusión: Percepciones de Padres y Profesores sobre la Escolarización de Estudiantes con Doble Excepcionalidad en el Contexto Brasileño

La Doble Excepcionalidad, caracterizada por la coexistencia de Altas Habilidades/Superdotación y trastornos del neurodesarrollo, representa un fenómeno complejo que desafía los modelos tradicionales de identificación y escolarización. El estudio tuvo como objetivo comprender las percepciones de padres o tutores, profesores y otros profesionales de la educación sobre la escolarización de estudiantes con Doble Excepcionalidad en el contexto brasileño, investigando desafíos, estrategias pedagógicas y posibilidades de inclusión basadas en la equidad. La investigación adoptó un enfoque cualitativo, exploratorio y descriptivo, y recopiló datos a través de un cuestionario en línea, voluntario y anónimo, respondido por 25 participantes. Los datos discursivos fueron analizados mediante análisis de contenido temático. Los resultados indicaron que el conocimiento sobre el tema se construye frecuentemente a partir de experiencias personales y profesionales, revelando lagunas en la formación sistematizada. Se identificaron dificultades en la identificación de estos estudiantes, en la formación docente y en la implementación de planes educativos individualizados, flexibilización pedagógica y enriquecimiento curricular. Se relataron repercusiones socioemocionales, como frustración y baja autoestima. Sin embargo, algunas escuelas demostraron prácticas inclusivas fundamentadas en la equidad, articulando necesidades específicas y potencialidades. Aunque los resultados no permiten generalizaciones, evidenciaron la necesidad de fortalecer la formación profesional y la articulación entre escuela, familia y servicios especializados. Se concluyó que la inclusión de estudiantes con Doble Excepcionalidad requiere prácticas que reconozcan simultáneamente sus dificultades y potencialidades, garantizando condiciones equitativas de participación, aprendizaje y desarrollo.

Palabras clave: Desarrollo humano; Formación docente; Inclusión escolar; Neurodivergencia; Prácticas pedagógicas.

02 de octubre de 2026

Modelado predictivo para la gestión de inventarios: aumento de la productividad y la eficiencia en un centro de distribución de alimentos

La gestión eficiente de las operaciones logísticas en centros de distribución es fundamental para la competitividad, especialmente en actividades intensivas en mano de obra, que impactan los costos operativos y el nivel de servicio. El estudio tuvo como objetivo desarrollar y evaluar diferentes modelos de pronóstico de demanda para optimizar la gestión de inventario y recursos en un centro de distribución de alimentos. Para ello, se utilizaron datos históricos de movimiento de un sistema WMS, aplicando modelos de regresión lineal, suavización exponencial de Holt-Winters y el algoritmo LightGBM. Los resultados indicaron que los modelos tradicionales presentaron limitaciones en la captura de la dinámica de la demanda, con un rendimiento inferior al LightGBM. El algoritmo de aprendizaje automático demostró un rendimiento superior, especialmente después de la incorporación de mayor granularidad de los datos y variables temporales, lo que permitió una mayor adherencia a la dinámica de la demanda. La aplicación del modelo resultó en una reducción del 36,38% en el desplazamiento para el pallet picking y del 31,98% para el case picking, totalizando una reducción global del 33,64%. Se concluyó que la utilización de modelos predictivos contribuyó a la mejora de la eficiencia operativa, permitiendo una mejor asignación de recursos y organización de los artículos en el proceso de separación de pedidos.

Palabras clave: Aprendizaje automático; Clasificación ABC; Eficiencia operativa; Logística; Pronóstico de demanda.

02 de octubre de 2026

Transformación de Datos en Estrategia: Investigación Aplicada para la Optimización de Operaciones en Ecoturismo

La creciente demanda en el turismo ecológico en Minas Gerais impulsó la búsqueda de inteligencia de negocios para transformar datos de clientes en información estratégica. El estudio objetivó estructurar un pipeline de ciencia de datos para recolectar, segmentar y clasificar la base de clientes de una operación de ecoturismo, con el fin de optimizar acciones de marketing y anticipar movimientos de mercado. Se realizó una investigación exploratoria, de naturaleza cuali-cuantitativa, por medio de un estudio de caso. Se utilizaron 2.777 registros transaccionales de una empresa de ecoturismo, referentes a enero de 2024 a diciembre de 2025. El proceso metodológico involucró recolección automatizada de datos (API Google Sheets), tratamiento y enriquecimiento (ETL), validación y creación de atributos RFM (Recencia, Frecuencia y Valor Monetario). Se aplicó reducción de dimensionalidad vía PCA y agrupamiento K-Means, con el número de clusters definido por el método del Codo y Silhouette Score. Se validaron los resultados con DBSCAN y K-Medoids. Los resultados revelaron la identificación de tres segmentos comportamentales de clientes: “Fiel”, “Bajo Valor” y “Potencial”. El segmento “Fiel” representó el mayor valor económico acumulado, mientras que el “Potencial” se destacó por el alto ticket promedio y potencial de conversión en recurrencia. La integración de las técnicas de análisis de datos demostró ser un método robusto y replicable para generar inteligencia en el ecoturismo. Se concluyó que el pipeline de ciencia de datos estructurado viabilizó la segmentación comportamental de la base de clientes, la validación estadística de los grupos y la creación de un sistema predictivo para nuevos compradores, proporcionando subsidios para decisiones estratégicas basadas en datos y futuros análisis.

Palabras clave: Clusterización; Inteligencia de negocios; Machine Learning; Segmentación de clientes; Toma de decisiones.

02 de octubre de 2026

Clasificación de clientes morosos mediante técnicas supervisadas de aprendizaje automático

El riesgo de incumplimiento en operaciones de crédito demandó enfoques analíticos para anticipar pérdidas. Este estudio evaluó comparativamente el desempeño de modelos supervisados de aprendizaje automático en la clasificación de clientes incumplidos en operaciones de tarjeta de crédito. Se utilizó la base pública “Default of Credit Card Clients”, de la Universidad de California Irvine, con 30.000 observaciones y desbalanceo de clases. Se emplearon los algoritmos Regresión Logística, Random Forest y Extreme Gradient Boosting. El desbalanceo se trató mediante la asignación de pesos a las clases, y la optimización de los modelos se realizó con el método RandomizedSearchCV, priorizando la sensibilidad. Los resultados de la validación cruzada indicaron que el modelo Extreme Gradient Boosting presentó mayor capacidad de identificación de la clase incumplida y mejor desempeño discriminatorio, seguido por Random Forest y Regresión Logística, con una sensibilidad de 0,8250 y un AUC-ROC de 0,7844 para el XGBoost. El análisis de interpretabilidad, realizado por la técnica Shapley Additive Explanations (SHAP), evidenció la predominancia de variables asociadas al comportamiento de pago, especialmente el historial de retrasos. Se concluyó que los modelos basados en árboles, particularmente técnicas de boosting, se mostraron más adecuados para capturar patrones complejos en los datos, configurándose como alternativas consistentes para la gestión de riesgo de crédito.

Palabras clave: Aprendizaje Automático; Tarjeta de Crédito; Clasificación; Extreme Gradient Boosting; Riesgo de Crédito.

02 de octubre de 2026

Análisis de Sentimientos sobre Bancos Brasileños en Twitter/X: Comparación entre Instituciones Tradicionales y Digitales

Un estudio analizó la percepción pública sobre instituciones financieras brasileñas en la plataforma Twitter/X, resaltando la importancia del monitoreo de sentimientos en redes sociales para la comprensión de la reputación y la experiencia del cliente en el sector bancario. El objetivo consistió en comparar la percepción de los usuarios sobre la imagen y la reputación de bancos tradicionales y digitales, a partir de los patrones de sentimiento identificados en las manifestaciones analizadas, buscando identificar diferencias estructurales entre estos grupos. La metodología se basó en el análisis de 1.096 tweets recopilados entre noviembre de 2022 y junio de 2023. Se utilizaron dos enfoques complementarios de análisis de sentimientos, la suma y la media de las etiquetas, para captar el sentimiento mayoritario y los matices de la percepción. Adicionalmente, se desarrollaron el Modelo de Perfil de Mercado, con indicadores de reputación emocional, riesgo reputacional, neutralidad y polarización, y el Modelo de Clusterización Bancaria, que permitió agrupar las instituciones conforme a patrones de percepción. Los resultados indicaron predominancia de sentimientos neutros y negativos, mayor volumen de interacciones en los bancos digitales y diferencias estructurales en la intensidad emocional de las percepciones, con mayor estabilidad en los bancos digitales y mayor polarización en los tradicionales. Se concluyó que la combinación de técnicas analíticas y estadísticas contribuyó a una comprensión profunda de la imagen institucional en el entorno digital, evidenciando la importancia de estrategias de gestión de la reputación basadas en datos.

Palabras clave: Bancos digitales; Bancos tradicionales; Modelado de datos; Opinion mining; Redes Sociales.

02 de octubre de 2026

Optimización de la planificación presupuestaria anual mediante metodologías de gestión de proyectos

El Plan Presupuestario Anual (POA) es un proceso crucial para traducir la estrategia organizacional en metas operativas y financieras, pero frecuentemente enfrenta presiones de plazos, dependencias interdepartamentales y la repetición de gastos habituales. El estudio objetivó analizar cómo la aplicación combinada de prácticas de gestión de proyectos y del Presupuesto Base Cero (PBC) puede optimizar el POA. Para ello, se desarrolló un estudio de caso en la operación brasileña de una compañía abierta del sector de bebidas, utilizando investigación documental de su informe de resultados de 2023 y un cuestionario anónimo aplicado a 47 encuestados. El análisis documental indicó crecimiento de la receta neta, expansión del margen bruto y del EBITDA ajustado, y avance contenido de los gastos de ventas, generales y administrativos, sugiriendo disciplina de costos y apalancamiento operativo. El relevamiento complementario reveló alta percepción de efecto cascada en el cronograma, fuerte apoyo a la definición de responsables por paquetes de costos y preferencia por justificación técnica de los gastos, además de demanda por flexibilidad controlada tras la definición de la línea base. Se concluyó que la estructuración del POA como proyecto, asociada al rigor del PBC, aumentó la previsibilidad del proceso, reforzó la responsabilidad sobre los gastos y amplió la coherencia entre la ejecución presupuestaria y el desempeño económico-financiero.

Palabras clave: Control de Costos; Eficiencia Operativa; Presupuesto Base Cero; PMBOK; Sector de Bebidas.

02 de octubre de 2026

Innovación en modelos de negocio tradicionales y su impacto en el entorno laboral

El estudio analizó cómo la innovación aplicada en modelos de negocio tradicionales impacta el ambiente de trabajo. Con este objetivo, se realizó una investigación de campo que involucró a 225 profesionales de diferentes sectores y niveles jerárquicos. La recolección de datos se llevó a cabo a través de un cuestionario estructurado, que investigó el perfil, las percepciones y los comportamientos de los participantes en relación con la innovación. Los resultados obtenidos indicaron que los colaboradores de empresas consideradas innovadoras percibieron niveles elevados de innovación, demostraron mayor compromiso, motivación para proponer mejoras y una mejor comprensión de los cambios implementados. En contraste, los profesionales de empresas tradicionales presentaron una percepción de innovación más baja, mayor neutralidad frente a las transformaciones y niveles más elevados de estrés e inseguridad en el ambiente laboral. Se observó, además, que el liderazgo, la comunicación clara, el apoyo y la capacitación adecuada fueron identificados como factores esenciales para facilitar la adaptación a los cambios y aumentar la receptividad de los colaboradores. Se concluyó que la tipología organizacional, asociada a la cultura y a las prácticas de gestión, influye directamente en la forma en que se vive la innovación internamente y sus efectos en el ambiente de trabajo.

Palabras clave: Compromiso; Empresas tradicionales; Gestión del cambio.