Proponer la aplicacion de la IA para la prediccion de la demanda de papa en el departamento de Cundinamarca

El presente trabajo propone el desarrollo de una plataforma digital basada en Inteligencia Artificial (IA) para predecir la demanda de papa en el departamento de Cundinamarca, con el objetivo de optimizar la producción agrícola y reducir las pérdidas ocasionadas por la falta de planificación. Este proyecto surge ante la problemática de la volatilidad del mercado, la variación de precios, los efectos del cambio climático y la escasa información disponible para los productores, factores que afectan la rentabilidad y estabilidad del sector papero.
La investigación es de tipo descriptiva, documental y exploratoria. Se analizó el comportamiento del mercado de la papa en Cundinamarca, identificando que el departamento aporta el 36% de la producción nacional y que municipios como Villapinzón, Zipaquirá, Une y La Calera lideran este cultivo. Se evidenció que, aunque la papa es un alimento inelástico y fundamental en la canasta familiar, los productores enfrentan riesgos por la sobreproducción o escasez, que impactan directamente los precios.
El estudio técnico plantea un sistema predictivo con módulos de frontend, backend, base de datos y un motor de IA que emplea algoritmos como LSTM, Prophet y Random Forest para estimar la demanda, precios y tendencias. Las principales fuentes de información serán el DANE, SIPSA, AGRONET e IDEAM. La herramienta permitirá visualizar datos mediante dashboards interactivos, generando recomendaciones de siembra y alertas sobre variaciones del mercado.
En el ámbito organizacional, el proyecto se estructura en áreas de desarrollo tecnológico, análisis de datos, soporte al usuario y administración. Se establecen políticas de calidad, sostenibilidad, innovación tecnológica y responsabilidad social ambiental. La misión es fortalecer el sector agrícola mediante decisiones basadas en datos, y la visión proyecta consolidar la plataforma como líder en predicción agrícola para el año 2030.
El análisis financiero demuestra una alta viabilidad económica. Se estima una Tasa Interna de Retorno (TIR) del 86.38%, un Valor Presente Neto (VPN) positivo de $297.8 millones y una Relación Beneficio-Costo de 1.33, confirmando la rentabilidad del proyecto. En conclusión, la aplicación de la IA en la predicción de la demanda de papa representa una solución innovadora y sostenible que fortalece la competitividad agrícola de Cundinamarca, impulsa la toma de decisiones estratégicas y contribuye al desarrollo económico y social del departamento.