EXENTO_SAYER CAMILO BLANCO NAVARRO & CRISTIAN FABIAN BECERRA GARCIA

Abstract

El proyecto se fundamenta en la creciente relevancia del Internet de las Cosas (IoT) en la automatización de procesos. Según Gubbi et al. (2013), los sistemas IoT representan la siguiente evolución en la interacción entre el mundo físico y digital, siendo el sector agrícola uno de los principales beneficiarios. Desde la perspectiva del programa de Tecnología en Desarrollo de Sistemas Informáticos, este trabajo permite la integración de conocimientos en desarrollo full-stack, arquitectura de software y computación física, aplicándolos a un problema real mediante el uso de tecnologías como Laravel, ESP32 y protocolos de comunicación MQTT.

La eficiencia en el uso del agua es una prioridad global. La FAO (2020) reporta que la agricultura consume el 70% del agua dulce mundial, con eficiencias que raramente superan el 50%. Estudios específicos demuestran que sistemas de riego automatizados con sensores pueden reducir el consumo entre 20% y 30% compared to traditional methods (Muñoz et al., 2020). En el contexto local, el IDEAM (2022) identifica variabilidad climática en Santander que exige una gestión más eficiente del recurso hídrico.

Para el propietario de la finca, la implementación del sistema representa un beneficio económico directo mediante la reducción en la facturación de agua. A nivel social, el proyecto contribuye al Objetivo de Desarrollo Sostenible 6 (Agua limpia y saneamiento) y sirve como caso demostrativo de cómo soluciones tecnológicas accesibles pueden promover prácticas más sostenibles en el ámbito residencial y agropecuario.

El alcance del proyecto se circunscribe al desarrollo de un prototipo funcional para un caso de estudio específico, validando su eficiencia en condiciones controladas. Entre las limitaciones se identifican: la dependencia de condiciones climáticas locales para la validación, la escalabilidad limitada sin adaptaciones adicionales, y el enfoque en un solo tipo de vegetación (pasto trenza). Los resultados obtenidos serán extrapolables a contextos similares, pero requerirían ajustes para aplicaciones a mayor escala o en diferentes cultivos.