Factores y aplicación de Inteligencia Artificial, Big Data y Ciencia de Datos en la gestión del proyecto Jóvenes Semillas del Futuro: estrategias para el relevo generacional en el sector agrícola del Urabá antioqueño

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dc.contributor.advisorZabala Vargas, Sergio Andrés
dc.contributor.authorQuesada Echeverri, Estefania
dc.contributor.authorCastillo Sanabria, Yudi Maribel
dc.coverage.spatialBogotá D.C.
dc.date.accessioned2026-11-04T21:39:09Z
dc.date.issued2026-03-22
dc.descriptionDiseñar una propuesta de incorporación de herramientas de Inteligencia Artificial, Big Data y Ciencia de Datos en la gestión del proyecto Jóvenes Semillas del Futuro, orientada a optimizar los procesos de identificación, segmentación y convocatoria juvenil, y fortalecer el relevo generacional en el sector agroindustrial del Urabá antioqueño.
dc.description.abstractEl desempleo juvenil rural constituye una problemática estructural que limita el relevo generacional en el sector agroindustrial del Urabá antioqueño. A pesar de su vocación productiva, persisten barreras sociales, organizacionales y tecnológicas que afectan la vinculación de jóvenes a procesos de formación y empleo. En este contexto, el proyecto Jóvenes Semillas del Futuro presenta debilidades en la identificación, segmentación y convocatoria, asociadas a limitaciones en la gestión estratégica de la información. El objetivo de la investigación fue diseñar una propuesta de incorporación de herramientas de Inteligencia Artificial, Big Data y Ciencia de Datos para optimizar estos procesos. Se adoptó un enfoque cuantitativo con alcance descriptivo - diagnóstico y propositivo, mediante revisión de literatura y aplicación de una encuesta de madurez tecnológica a 30 organizaciones. Los resultados evidencian baja adopción tecnológica: el 43,3% no ha considerado tecnologías de la Industria 4.0 y solo el 20% ha iniciado su implementación. Aunque el 46,7% considera la inteligencia artificial de alta importancia y el 20% de muy alta, su uso es limitado.
dc.format.extent101 páginas
dc.identifier.citationCastillo Sanabria, Y. M., & Quesada Echeverri, E. (2026). Factores y aplicación de Inteligencia Artificial, Big Data y Ciencia de Datos en la gestión del proyecto Jóvenes Semillas del Futuro: estrategias para el relevo generacional en el sector agrícola del Urabá antioqueño. [Monografía, Corporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO]. Repositorio UNIMINUTO.
dc.identifier.urihttps://repository.uniminuto.edu/handle/10656/27693
dc.language.isoes
dc.publisherCorporación Universitaria Minuto de Dios – UNIMINUTO
dc.publisher.departmentPosgrado (Virtual)
dc.publisher.programEspecialización en Gerencia de Proyectos
dc.rightsAcceso Abierto - http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.keywordsDesempleo Juvenil Rural
dc.subject.keywordsTransformación Digital
dc.subject.keywordsInteligencia Artificial
dc.subject.keywordsBig Data
dc.subject.keywordsRelevo Generacional
dc.subject.keywordsGestión de Proyectos
dc.titleFactores y aplicación de Inteligencia Artificial, Big Data y Ciencia de Datos en la gestión del proyecto Jóvenes Semillas del Futuro: estrategias para el relevo generacional en el sector agrícola del Urabá antioqueño
dc.typeTrabajo de Investigación e Innovación
dc.type.coarthesis
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