DiversIAgro es un sistema de inteligencia artificial geoespacial y climática diseñado para romper la vulnerabilidad del monocultivo en el campo. Transforma datos satelitales y agroclimáticos (DEM, IDEAM, UPRA, EVA) en recomendaciones prácticas y personalizadas de diversificación agrícola (café, cacao, aguacate, caña panelera y fresa).
SembraData es una plataforma web interactiva de analítica agroclimática predictiva diseñada para mitigar los riesgos climáticos y optimizar la toma de decisiones agrícolas en el departamento de Santander, Colombia. Cubre los 87 municipios del departamento, integrando observaciones climáticas, perfiles de suelo, series históricas verificadas de EVA / MinAgricultura, pronósticos estadísticos reproducibles y asistentes de IA con validación geográfica y controles contra alucinaciones.
SEMILLA es una solución de inteligencia territorial diseñada para anticipar, priorizar y explicar los riesgos agroclimáticos y alimentarios en los 1.122 municipios de Colombia. La herramienta integra datos abiertos de diversas fuentes, imágenes satelitales (Sentinel-2) e inteligencia artificial para transformar información territorial compleja en un KPI municipal de riesgo.
TERRIDATA es un visor geoespacial interactivo que integra y analiza datos abiertos sobre Resguardos Indígenas, Consejos Comunitarios Afrodescendientes y Zonas de Reserva Campesina en Colombia.
A través de un dashboard multisección, TERRIDATA permite:
1. Visualizar superposiciones territoriales.
2. Identificar zonas críticas, tensiones y oportunidades de articulación.
3. Explorar capas georreferenciadas.
4. Consultar estadísticas descriptivas.
5. Acceder a mapa interactivo basado en estándares abiertos.
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.
Agro-Synapsis, es una plataforma integrada de conocimiento agropecuario que conecta los datos abiertos de investigación (BAC) con las experiencias prácticas de extensionistas (Linkata), facilitando el acceso a soluciones validadas y contextualizadas para técnicos y productores del sector.
Este proyecto presenta una herramienta interactiva que analiza la evolución de los precios de los insumos agrícolas en Colombia entre 2018 y 2025. A partir de los datos oficiales de la UPRA, se realizó la limpieza, transformación y modelado del conjunto de datos, permitiendo identificar tendencias, variaciones mensuales y anuales, así como comportamientos inflacionarios por tipo de insumo y por producto específico.
Solvmetria es una herramienta inteligente diseñada para evaluar la calidad de los datos de los análisis de suelo en Colombia. A través de algoritmos de detección de anomalías y un índice de calidad de datos que permite a agricultores, laboratorios y planificadores, confiar en información limpia, validada y realmente útil para el territorio. Este proyecto fue realizado en el marco del concurso Datos al Ecosistema 2025
Xerelia es un asistente virtual inteligente que ayuda a agricultores de cacao, café y palma de aceite a resolver problemas de cultivos en tiempo real. A diferencia de herramientas genéricas como ChatGPT, Xerelia utiliza fuentes científicas verificadas: documentos técnicos de la Biblioteca Agropecuaria Colombiana (BAC), datasets de análisis de suelos y foliar de Agrosavia, y guías especializadas basadas en datos reales de Colombia.
SueloGuIA es una plataforma web desarrollada por SUME para Agrosavia que integra análisis de calidad de datos de suelos, agentes conversacionales con IA y accesibilidad por voz. Permite cargar datos desde archivos o APIs, calcular el Índice de Calidad de Datos (ICD), detectar outliers con métodos estadísticos y de machine learning, y visualizar información clave para investigación y toma de decisiones.
