Modelo predictivo del potencial de rendimiento del cultivo de maíz a través de técnicas de aprendizaje estadístico y automático

Abstract
La producción de maíz en Colombia es un componente estratégico para la seguridad alimentaria y la economía agropecuaria nacional; sin embargo, su desempeño presenta elevada variabilidad espacio - temporal asociada a factores agroclimáticos, tecnológicos y estructurales que dificultan la planificación territorial y la gestión del riesgo agrícola. En este contexto, el proyecto propone un marco predictivo para estimar el rendimiento potencial del cultivo de maíz a escala municipal, integrando información agroproductiva y climática histórica de fuentes oficiales de acceso abierto: de la Unidad de Planificación Rural Agropecuaria (UPRA) y el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM). El rendimiento potencial se operacionaliza mediante el cuantil τ = 0,95 del rendimiento observado, criterio sustentado en la teoría de fronteras de producción y eficiencia técnica, pues representa un umbral productivo empíricamente alcanzable bajo condiciones eficientes y con menor sensibilidad a valores atípicos. A partir del marco predictivo propuesto, el estudio estimará la frontera productiva municipal y cuantificará las brechas de rendimiento como la diferencia entre el rendimiento observado y dicha frontera, lo que permitirá aproximar escenarios de pérdidas de productividad e ingresos asociados a limitaciones técnicas, climáticas o de manejo agronómico. Se espera que los resultados constituyan una herramienta analítica reproducible y escalable, útil para productores, entidades gubernamentales, programas de extensión rural, aseguradoras y actores financieros del sector, en la focalización de asistencia técnica, la priorización de inversiones y la formulación de estrategias de adaptación agroclimática y planificación agrícola basada en evidencia cuantitativa en Colombia.
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