Restrepo Zapata, Julio PastorMejía Grisales, Sebastián2025-10-072025-10-072025https://repositorio.pascualbravo.edu.co/handle/pascualbravo/2999Este proyecto surge como respuesta a las ineficiencias en la fumigación y monitoreo de cultivos de flores en Antioquia, donde la falta de tecnología adecuada genera pérdidas económicas y compromete la calidad del producto exportable. A través de un proceso de investigación y validación iniciado en 2022, se identificaron fallas recurrentes en la cobertura de fumigación, trazabilidad limitada y sobrecarga operativa en campo. La solución propuesta consiste en el desarrollo de un sistema inteligente basado en visión artificial y sensores, capaz de identificar en tiempo real las zonas no tratadas, generar alertas automáticas y almacenar información clave para la toma de decisiones. La validación del prototipo con floricultores locales, como Flores El Trigal, evidenció una mejora del 70% en la eficiencia del proceso. El proyecto ha sido estructurado bajo metodologías ágiles, integrando el enfoque de agricultura 4.0 y un modelo de negocio escalable. Coldetic ha sido reconocida en eventos nacionales e internacionales, siendo la primera startup latinoamericana seleccionada por Córdoba Biotech (España), lo que demuestra su potencial de impacto y crecimiento global. Esta propuesta representa una alternativa viable para modernizar el agro colombiano, reducir pérdidas y empoderar a pequeños y medianos productores.application/pdfspahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Visión artificialAgricultura de precisiónSensores inteligentesAgro 4.0FloricultureComputer visionSensorsEficienciaFloriculturaTrazabilidad