Impacto transformador de la inteligencia artificial y aprendizaje autónomo en la producción agropecuaria: un enfoque en la sostenibilidad y eficiencia
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Palabras clave

Agricultura de precisión, Desarrollo sostenible, E-agricultura, Inteligencia artificial, Toma de decisiones, Zootecnia de precisión.

Cómo citar

Johann Fernando Hoyos Patiño, Blanca Liliana Velásquez Carrascal, Dewar Rico Bautista, & Noel García Díaz. (2023). Impacto transformador de la inteligencia artificial y aprendizaje autónomo en la producción agropecuaria: un enfoque en la sostenibilidad y eficiencia. Formación Estratégica, 7(1), 40–55. Recuperado a partir de https://formacionestrategica.com/index.php/foes/article/view/111

Resumen

La aplicación de herramientas 4.0 en el sector agropecuario se muestra como una estrategia prometedora para mejorar los procesos productivos. En este estudio, se llevó a cabo un mapeo sistemático de literatura con el propósito de explorar la viabilidad de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) en el ámbito agropecuario. Para ello, se seleccionaron cuatro palabras clave: "Inteligencia artificial", "Aprendizaje Automático", "Sector agropecuario" y "Sostenibilidad", realizando búsqueda en cuatro bases de datos, obteniendo un total de 99 documentos. Después de aplicar criterios de inclusión (I) y exclusión (E), se identificó que solo 66 de ellos cumplían con los parámetros establecidos. Posteriormente, los estudios se clasificaron en cuatro categorías según sus objetivos de investigación: General, Producción animal, Producción Vegetal y Sostenibilidad. Los resultados muestran que la aplicación de estas herramientas conlleva beneficios económicos, ambientales y sociales, lo que permite optimizar recursos y reducir el impacto de la producción agropecuaria. En conclusión, la incorporación de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático en el sector agropecuario tiene un gran potencial para impulsar la sostenibilidad y eficiencia en el campo.

 

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