Umbarila Garzon, Cristian DavidCristian DavidUmbarila GarzonVelandia Malaver, Camilo EstebanCamilo EstebanVelandia MalaverCortes Cortes, Jorge Alexander2026-01-202026-01-202025-12-22https://repositorio.unicoc.edu.co/handle/SII-Unicoc/1489This paper proposes the development of a digital platform based on Artificial Intelligence (AI) to predict potato demand in the department of Cundinamarca, with the goal of optimizing agricultural production and reducing losses caused by poor planning. This project arises from the challenges of market volatility, price fluctuations, the effects of climate change, and the limited information available to producers, factors that affect the profitability and stability of the paper industry. The research is descriptive, documentary, and exploratory. The analysis analyzed the behavior of the potato market in Cundinamarca, identifying that the department contributes 36% of national production and that municipalities such as Villapinzón, Zipaquirá, Une, and La Calera lead this crop. It is evident that, although potatoes are an inelastic and essential food in the family basket, producers face risks due to overproduction or shortages, which directly impact prices. The technical study proposes a predictive system with front-end, back-end, and database modules, along with an AI engine that uses algorithms such as LSTM, Prophet, and Random Forest to estimate demand, prices, and trends. The main sources of information will be DANE (National Institute of Statistics and Census), SIPSA (Spain's National Institute of Statistics and Census), AGRONET (Agricultural Research Institute), and IDEAM (Italy's National Institute of Statistics and Census). The tool will allow data to be visualized through interactive dashboards, generating planting recommendations and alerts on market fluctuations. At the organizational level, the project is structured into the areas of technological development, data analysis, user support, and administration. Policies for quality, sustainability, technological innovation, and environmental social responsibility have been established. The mission is to strengthen the agricultural sector through data-driven decisions, and the vision is to consolidate the platform as a leader in agricultural prediction by 2030. The financial analysis demonstrates high economic viability. An estimated Internal Rate of Return (IRR) of 86.38%, a Net Present Value (NPV) of $297.8 million, and a Benefit-Cost Ratio of 1.33 are estimated, confirming the project's profitability. In conclusion, the application of AI in potato demand forecasting represents an innovative and sustainable solution that strengthens Cundinamarca's agricultural competitiveness, drives strategic decision-making, and contributes to the department's economic and social development.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.58 pp.application/pdfesInteligencia ArtificialPredicción de la DemandaAgricultura SosteniblePapa en CundinamarcaInnovación TecnológicaViabilidad FinancieraTransformación Digital Agroindustrial.Investigación de campotext::thesis::bachelor thesisTNE 103Artificial IntelligenceDemand ForecastingSustainable AgriculturePotatoes in CundinamarcaTechnological InnovationFinancial ViabilityAgroindustrial Digital Transformation.openAccess