SIPSABot es un prototipo de chatbot en Python, diseñado para responder consultas relacionadas con el abastecimiento de los productos de la canasta de alimentos. Además, aunque no fue diseñado específicamente para ello, el chatbot fue creado con la capacidad de responder a consultas sobre temas predictivos de los datos de insumo (forecasting), no obstante, el DANE ha habilitado esta funcionalidad exclusivamente para los fines del concurso, aclarando que esta opción no forma parte de su misión institucional.

El análisis de las peticiones, quejas, reclamos, sugerencias y denuncias (pqrsd) es una tarea de gran valor para las entidades del gobierno, ya que estas constituyen una comunicación con numerosos actores, entre los cuales se encuentran los ciudadanos.

Tablero dinámico (Dashboard) para la toma de decisiones generada a partir de información libre en datos abiertos

En Colombia la caracterización de su población de la población es de gran ayuda para establecer la inversión de su políticas públicas, sin embargo aún no se ha desarrollado una metodología certera para  obtener información real sobre algunos de sus habitantes. El desarrollo de modelos de clasificación especialmente las redes neuronales es de gran ayuda a la hora de darnos una idea sobre la posible errónea  clasificación.

Predicción del Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) usando aprendizaje de maquinas e imágenes satelitales para los años 2016 a 2020

Predicción del Índice de Pobreza Multidimensional (IPM) usando aprendizaje de maquinas e imágenes satelitales

La medición de la percepción de la confianza en el instituto nacional de estadísticas (INE) se enmarca en el propósito de la (OCDE, 2017) de fortalecer las estadísticas oficiales para la medición del capital social, como parte de un sistema robusto para la comprensión y medición del bienestar. El proyecto surgió como respuesta a la Iniciativa de Paris 21que promueve la medición de la confianza de los ciudadanos en los INEs, en los sistemas estadísticos nacionales y las estadísticas oficiales.