Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en proyecciones de precios del ganado vacuno en pie, utilizando estrategias de machine learning (2024)
El mercado colombiano de la carne, en especial la carne bobina se ve enfrentado diariamente a fluctuaciones considerables en los precios que perciben los productores, son muchas las variables a considerar y que afectan de gran manera estos precios, y que no permiten que se marque una tendencia que se pudiera pronosticar de una forma fácil y asertiva, los productores se ven enfrentados a la incertidumbre del rumbo que van a tomar los precios, lo que los obliga a vender sin tener la seguridad que se van a obtener los mejores márgenes de ganancia, limitando así las decisiones de futuras inversiones que garanticen una estabilidad en sus negocios y aportar al crecimiento de la economía del país. Esta preocupación por la incertidumbre de la tendencia de los precios, este trabajo busca crear una herramienta basada en Machine Learning, que alimentándola con los datos históricos de los comportamientos y variaciones que ha tenido el precio por Kilogramo, se pueda predecir como será el comportamiento del precio por Kilogramo del ganado vacuno en pie en un lapso de tiempo determinado, con lo cual los productores pueden tener una guía y tomar una decisión si se arriesgan a vender o esperan a que se presente una mejor opción de venta. Hoy en día y con el creciente auge de la inteligencia artificial y con la utilización de algoritmos de Machine Learning y aprendizaje autónomo, se pueden crear herramientas que le permitan mitigar la incertidumbre a los productores y obtener así un mejor margen de ganancia en sus procesos.