En este estudio se propone el desarrollo de un dispositivo electrónico portátil diseñado para capturar imágenes de cultivos de tomate en ambientes controlados. El objetivo principal es mejorar el diagnóstico temprano de enfermedades como la mancha polilla mediante el uso de procesamiento digital de imágenes e inteligencia artificial. El sistema implementa dos etapas fundamentales: la segmentación de hojas mediante OpenCV, evaluada con la métrica Intersection over Union (IoU), y la clasificación de imágenes utilizando redes neuronales convolucionales (CNN). La validación del sistema se llevó a cabo con imágenes obtenidas en entornos reales, evaluadas por expertos en agronomía, lo que garantiza la confiabilidad del dispositivo propuesto.

Las crisis económicas suponen una amenaza existencial para muchas empresas, sin embargo, aquellas que logran adaptarse y reinventarse, pueden no solo sobrevivir, sino incluso fortalecerse en estos periodos. El objetivo de este artículo ha sido examinar las estrategias determinantes en las iniciativas adoptadas por compañías que sobrellevaron con éxito las diferentes crisis dadas en los últimos años. El presente artículo consiste en una revisión sistemática con un enfoque cualitativo, el cual fue realizado con el método PRISMA, para ello se hizo una rápida revisión a las investigaciones más relevantes en este campo en los últimos años, seleccionando 66 artículos de las principales bases de datos científicas. Los resultados demuestran que el valor de la tecnología mediante canales digitales de comercio, el trabajo a distancia y soluciones de Inteligencia Artificial, faci...