Resumen

CULQUE TOAPANTA, Walter Vinicio; VISCAINO NARANJO, Fausto Alberto  y  LLERENA OCANA, Luis Antonio. Sistema inteligente de optimización y clasificación de productores agropecuarios mediante algoritmos de Aprendizaje Automático. RCCI [online]. 2025, vol.19, n.2  Epub 25-Sep-2025. ISSN 2227-1899.

Se diseñó e implementó un sistema inteligente de optimización y clasificación de productores agropecuarios mediante algoritmos de Aprendizaje Automático en una plataforma web para el GAD Municipal de Santiago de Pillaro. La investigación tuvo como objetivo desarrollar una herramienta digital que facilite la gestión eficiente de la información de los productores, mejorando la toma de decisiones y promoviendo ventajas competitivas. La intervención consistió en implementar el sistema en un estudio de caso con 35 productores agropecuarios del cantón durante un período de 12 semanas. El modelo algorítmico fue validado usando análisis estadísticos como la prueba ANOVA, que permitió evaluar las diferencias en las clasificaciones antes y después de la implementación, y métricas de rendimiento como precisión, recall y F1-score, para determinar la efectividad de los algoritmos de clasificación. Los resultados evidencian que el sistema mejoró la precisión en la clasificación de productores y facilitó la toma de decisiones, promoviendo una gestión más eficiente. Las conclusiones indican que el sistema es una herramienta efectiva que puede potenciar la gestión agrícola del cantón, optimizando recursos y procesos administrativos; además, se recomienda su integración en otras áreas responsables del manejo agrícola y sostenibilidad local para ampliar su alcance y beneficio.

Palabras clave : aprendizaje automático; clasificación; gestión agrícola; plataforma web; optimización.

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