Inteligencia artificial, Big-Data y Ciencia de Datos para la optimización de la gestión de proyectos en Colombia
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Date
2024-11-19
Authors
Advisors
Editors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Corporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO
Type
Trabajo de Investigación e Innovación
Rights
Acceso Abierto - http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Abstract
El sector agropecuario en Yopal, Casanare, enfrenta una baja adopción de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA), el Big Data y la ciencia de datos, limitando su competitividad y sostenibilidad. Entre las principales barreras identificadas están la falta de infraestructura digital, escasa capacitación técnica y bajo nivel de inversión en innovación tecnológica. Este estudio tuvo como objetivo diagnosticar el nivel de adopción tecnológica en las empresas agropecuarias de Yopal y proponer estrategias para su implementación efectiva.
La investigación siguió un enfoque cuantitativo, descriptivo y exploratorio, utilizando encuestas estructuradas aplicadas a 30 empresas agropecuarias seleccionadas mediante muestreo no probabilístico. Las encuestas midieron el nivel de madurez tecnológica, la infraestructura disponible y las competencias del personal. Los datos recopilados se analizaron estadísticamente y se contrastaron con estudios internacionales sobre tecnologías emergentes en agricultura.
Los resultados muestran un nivel bajo de adopción tecnológica, aunque las empresas manifiestan interés en integrar estas herramientas. Se identificaron limitaciones significativas en infraestructura tecnológica, acceso a recursos y conocimiento técnico. Las estrategias propuestas incluyen inversión en infraestructura digital, programas de capacitación técnica, incentivos económicos y la creación de alianzas público-privadas.
En conclusión, el estudio evidencia que la adopción de tecnologías emergentes en Yopal es incipiente, pero existen oportunidades para avanzar mediante estrategias específicas y contextualizadas. Estas propuestas no solo mejorarían la competitividad del sector agropecuario, sino que también contribuirían al desarrollo sostenible de la región y podrían ser replicadas en otras áreas rurales con desafíos similares.
The agricultural sector in Yopal, Casanare, struggles with low adoption of emerging technologies such as artificial intelligence (AI), Big Data, and data science, limiting its competitiveness and sustainability. Key barriers include the lack of digital infrastructure, insufficient technical training, and low investment in technological innovation. This study aimed to assess the level of technological adoption in Yopal’s agricultural companies and propose strategies for effective implementation. The research followed a quantitative, descriptive, and exploratory approach, using structured surveys applied to 30 agricultural companies selected through non-probabilistic sampling. The surveys assessed technological maturity levels, available infrastructure, and staff competencies. Data were statistically analyzed and compared with international studies on emerging technologies in agriculture. The results reveal a low level of technological adoption, although companies express interest in integrating these tools. Significant limitations were identified in technological infrastructure, resource access, and technical knowledge. Proposed strategies include investment in digital infrastructure, technical training programs, economic incentives, and the creation of public private partnerships. In conclusion, the study demonstrates that the adoption of emerging technologies in Yopal is at an early stage, but opportunities exist to progress through specific and contextualized strategies. These proposals would not only enhance the agricultural sector’s competitiveness but also contribute to the sustainable development of the region and could be replicated in other rural areas facing similar challenges.
The agricultural sector in Yopal, Casanare, struggles with low adoption of emerging technologies such as artificial intelligence (AI), Big Data, and data science, limiting its competitiveness and sustainability. Key barriers include the lack of digital infrastructure, insufficient technical training, and low investment in technological innovation. This study aimed to assess the level of technological adoption in Yopal’s agricultural companies and propose strategies for effective implementation. The research followed a quantitative, descriptive, and exploratory approach, using structured surveys applied to 30 agricultural companies selected through non-probabilistic sampling. The surveys assessed technological maturity levels, available infrastructure, and staff competencies. Data were statistically analyzed and compared with international studies on emerging technologies in agriculture. The results reveal a low level of technological adoption, although companies express interest in integrating these tools. Significant limitations were identified in technological infrastructure, resource access, and technical knowledge. Proposed strategies include investment in digital infrastructure, technical training programs, economic incentives, and the creation of public private partnerships. In conclusion, the study demonstrates that the adoption of emerging technologies in Yopal is at an early stage, but opportunities exist to progress through specific and contextualized strategies. These proposals would not only enhance the agricultural sector’s competitiveness but also contribute to the sustainable development of the region and could be replicated in other rural areas facing similar challenges.
Description
Establecer el estado de la incorporación de tecnologías emergentes (IA) y el interés de apropiación en la gestión de proyectos de las empresas del sector agropecuario municipio de Yopal departamento de Casanare desde el año 2022 a la actualidad por medio de la recopilación de información y diagnóstico del estado actual con el fin de proponer estrategias y recomendaciones para la incorporación de estas tecnologías.
Keywords
Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Sector Agropecuario