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AdrIAna y SantIAgo: La inteligencia artificial al servicio de los caficultores colombianos AdrIAna y SantIAgo: La inteligencia artificial al servicio de los caficultores colombianos

Cómo citar
Castiblanco-Carranza, M., Velásquez-Naranjo, L. A., Hincapié-Velásquez, K. A., & Salamanca, M. A. (2026). AdrIAna y SantIAgo: La inteligencia artificial al servicio de los caficultores colombianos. Avances Técnicos Cenicafé, 585, 1-8. https://doi.org/10.38141/10779/0585

Dimensions
PlumX

Palabras clave
Chatbot

Inteligencia artificial

Sección
Documentos del Avance
Términos de licencia (Ver)
Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.

Miguel Castiblanco Carranza
Leonardo Adolfo Velásquez Naranjo
Kevin Adolfo Hincapié Velásquez
Miguel Ángel Salamanca Quintero

Resumen

El objetivo de este Avance Técnico es presentar a  AdrIAna y SantIAgo como herramientas clave para  apoyar a los caficultores de Colombia y al Servicio de  Extensión de la Federación Nacional de Cafeteros, destacando su papel en el fortalecimiento de la  atención digital mediante su integración en redes  sociales, sitios web y portales institucionales.

Miguel Castiblanco Carranza, Centro Nacional de Investigaciones de Café

Coordinador Documentación. Observatorio Cafetero de Ciencia. Cenicafé


Leonardo Adolfo Velásquez Naranjo, Centro Nacional de Investigaciones de Café

Coordinador TIC. Tecnología de Información y Comunicaciones. Cenicafé.


Kevin Adolfo Hincapié Velásquez, Centro Nacional de Investigaciones de Café

Especialista TIC, Tecnología de Información y Comunicaciones. Cenicafé


Miguel Ángel Salamanca Quintero, Centro Nacional de Investigaciones de Café

Analista TIC, Tecnología de Información y Comunicaciones. Cenicafé


Referencias (Ver)

  1. Antonio, E. R. P., Fadhilah, M. F., Faiq, F., Fredyan, R., & Pranoto, H. (2023). Analyzing the Impact of Customer Service Chatbots on User Satisfaction. 82-85. https://doi.org/10.1109/IIAI-AAI-Winter61682.2023.00023
  2. Benaddi, L., Ouaddi, C., Souha, A., Jakimi, A., & Ouchao, B. (2024). Chatbots in Tourism Sector: Classification, Evolution, and Functionalities. 1-6. https://doi.org/10.1109/ISIVC61350.2024.10577889
  3. Huang, A. N., Queency, F., Pranata, F. E., & Sukmaningsih, D. W. (2025). Influence of Text-Based Chatbot, Privacy Concern, and Trust Mediation in the Usage Continuance of Chatbots in E-Commerce. 164-169. https://doi.org/10.1109/ICoCSETI63724.2025.11020249
  4. Kesarwani, S., Titiksha, & Juneja, S. (2023). Student Chatbot System: A Review on Educational Chatbot. 7th International Conference on Trends in Electronics and Informatics (ICOEI). https://doi.org/10.1109/ICOEI56765.2023.10125876
  5. Sehgal, U., & Bhardwaj, S. (2023). Building a Chatbot using Natural Language Processing. 2023 Second International Conference on Informatics (ICI), [Conference location not specified]. https://doi.org/10.1109/ICI60088.2023.10421577
  6. Sharafeddine, M. J., Charara, J., & Geryes, M. (2023). Introducing an AI Chatbot to Assist in Patient Admission to MRI Examinations. 152-155. https://doi.org/10.1109/ICABME59496.2023.10293024
  7. Stoykova, S., & Hrischev, R. (2022). Bot Development for Intelligent Automation in ERP Systems. 183-188. https://doi.org/10.1109/ICAI55857.2022.9959995
  8. Velasco, V., Setiawan, K. D., Sanjaya, R. R., Anggreainy, M. S., & Kurniawan, A. (2023). AI Chatbot Technology to Predict Disease: A Systematic Literature Review. 2023 4th International Conference on Artificial Intelligence and Data Sciences (AiDAS). https://doi.org/10.1109/AIDAS60501.2023.10284717

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