SISVAP: Artificial Intelligence for Agricultural Planning and Food Security in Peru

SISVAP: Inteligencia Artificial para la planificación agrícola nacional y la seguridad alimentaria en el Perú

Authors

Kim Vladimir Diaz Fuentes
Fondo Nacional de Desarrollo de la Educación Peruana
kdiaz@fondep.gob.pe
https://orcid.org/0000-0001-5763-7254
Roles:  
Dimensions
PlumX
Doi
https://doi.org/10.54774/ss.2024.13.15
Issue: No. 13 (2025)
How to Cite
Diaz Fuentes, K. V. (2025). SISVAP: Artificial Intelligence for Agricultural Planning and Food Security in Peru. Saber Servir: Journal of the National School of Public Administration, (13). https://doi.org/10.54774/ss.2024.13.15
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Abstract

Agricultural planning in Peru faces severe limitations due to fragmented data systems, low technological adoption among farmers, and increasing climate vulnerability. This article introduces SISVAP, a proposed national platform for AI-assisted agricultural planning, aimed at improving crop allocation efficiency, anticipating climate risks, strengthening digital traceability, and contributing to food security. The methodology combined generative language models, validation with official data, and adaptation to Peru’s institutional context. SISVAP demonstrates that high-impact public solutions can be built using existing technologies and ethical design principles, offering a scalable path toward smarter and territory-based agricultural governance.

Keywords

Kim Vladimir Diaz Fuentes

Systems Engineer from the Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo and Master in Information Technology Management, he currently serves as Coordinator of the Office of Technological Development at the National Fund for the Development of Peruvian Education (FONDEP). His experience focuses on technological innovation, an area in which he has led four projects funded by the National Council for Science, Technology and Technological Innovation (CONCYTEC).

References

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