Aplicación de la inteligencia artificial en la formulación de políticas públicas relacionadas con la vocación agrícola de las regiones

• Sánchez-Céspedes, Juan-Manuel ^[1] ; Rodríguez-Miranda, Juan-Pablo ^[1] ; Salcedo-Parra, Octavio-José
  1. [1] Universidad Distrital "Francisco José de Caldas"
• Localización: Revista Científica, ISSN 0124-2253, ISSN-e 2344-8350, Vol. 44, Nº. 2, 2022 (Ejemplar dedicado a: May-August 2022), págs. 172-187
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Application of Artificial Intelligence in the Formulation of Public Policies Related to the Agricultural Vocation of the Regions
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• Resumen
  • español

    El objetivo de este trabajo fue realizar una revisión sobre el uso de las técnicas de inteligencia artificial (IA) aplicadas a la formulación de políticas públicas que contribuyan a la vocación agrícola de las regiones, para lo cual se usó una metodología descriptiva con enfoque mixto. El diseño metodológico utilizado fue el PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Las publicaciones analizadas fueron tomadas de la base de datos de Scopus. Para el análisis cuantitativo se utilizaron las herramientas informáticas VosViewer y la librería Bibliometrix del lenguaje R. Como resultado se encontró que las técnicas de IA se han aplicado para identificar zonas con vocación agrícola o para encontrar mejores prácticas agrícolas que promuevan el desarrollo sostenible. Se concluyó que esta área de investigación es incipiente y que es necesario generar nuevos modelos que sean más robustos e incluyan variables demográficas, sociales, ambientales, económicas y políticas.

  • English

    The objective of this work was to conduct a review on the use of artificial intelligence (AI) techniques applied to the formulation of public policies that contribute to the agricultural vocation of the regions. To this effect, a descriptive methodology with a mixed approach was employed. The methodological design used was PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). The analyzed publications were taken from the Scopus database. For the quantitative analysis, the VosViewer software and the Bibliometrix R language library were used. As a result, it was found that AI techniques are employed to identify areas with an agricultural vocation or to find better agricultural practices that promote sustainable development. It was concluded that this research area is incipient and that it is necessary to generate new models that are more robust and include demographic, social, environmental, economic, and political variables.