La agricultura colombiana depende cada vez más de datos para la toma de decisiones técnicas, sin embargo, los registros públicos de análisis de suelos presentan limitaciones asociadas a inconsistencias en la captura de información, ausencia de estandarización entre laboratorios, valores faltantes, registros atípicos y falta de trazabilidad metodológica. Si bien existe un volumen considerable de datos disponibles, estos no cuentan con un mecanismo que permita evaluar su calidad, interpretar su confiabilidad o compararlos de manera homogénea entre regiones, cultivos o periodos de tiempo. En consecuencia, su potencial para fortalecer la agricultura digital, la gestión de nutrientes, el monitoreo ambiental o el diseño de políticas públicas permanece subutilizado. Como respuesta a esta problemática, se desarrolló ICD Soil, una solución basada en ciencia de datos e inteligencia artificial que permite estandarizar los registros, detectar anomalías, generar predicciones y calcular un Índice de Calidad del Dato (ICD) para cada variable, región y muestra. La plataforma integra limpieza automática del dataset, análisis estadístico, modelado predictivo supervisado, forecasting temporal y visualización interactiva mediante una aplicación web. De esta manera, la solución no solo organiza la información disponible, sino que la transforma en conocimiento accionable, permitiendo al usuario identificar qué datos son confiables, dónde existen brechas de calidad y cómo evolucionan los parámetros del suelo en el tiempo, contribuyendo al uso responsable y estratégico de la información edáfica en Colombia.