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import gradio as gr
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import joblib
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import numpy as np
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modelo = joblib.load("modelo_tic.pkl")
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le_ciiu = joblib.load("encoder_actividad.pkl")
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CIIU_OPCIONES = ["6201 - Desarrollo software", "6202 - Consultoría TIC", "6209 - Otros servicios TIC", "6311 - Hosting/Cloud"]
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def predecir_innovacion(ciiu_str, empleados, exporta, usa_ia, tiene_github):
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ciiu = ciiu_str.split(" ")[0]
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try:
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ciiu_cod = le_ciiu.transform([ciiu])[0]
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except:
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ciiu_cod = 0
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entrada = np.array([[ciiu_cod, empleados, int(exporta), int(usa_ia), int(tiene_github)]])
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prob = modelo.predict_proba(entrada)[0][1]
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if prob >= 0.7:
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mensaje = "🚀 Alta innovación: probable startup tecnológica o empresa exportadora."
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elif prob >= 0.4:
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mensaje = "💡 Innovación moderada: podría beneficiarse de apoyo del clúster TIC."
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else:
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mensaje = "🔧 Empresa tradicional: servicios básicos de TI."
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return f"{prob*100:.1f}%", mensaje
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with gr.Blocks(title="TIC Bucaramanga") as demo:
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gr.Markdown("# 🧠 ¿Es innovadora tu empresa TIC en Bucaramanga?")
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gr.Markdown("Modelo basado en datos del MinTIC, RUES y clústeres locales.")
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with gr.Row():
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ciiu = gr.Dropdown(CIIU_OPCIONES, label="Actividad principal (CIIU)", value=CIIU_OPCIONES[0])
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empleados = gr.Slider(1, 100, value=10, label="Número de empleados")
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with gr.Row():
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exporta = gr.Checkbox(label="¿Exporta servicios?")
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usa_ia = gr.Checkbox(label="¿Usa inteligencia artificial?")
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tiene_github = gr.Checkbox(label="¿Tiene repositorios públicos (GitHub)?")
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prob_output = gr.Textbox(label="Probabilidad de ser innovadora")
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mensaje_output = gr.Textbox(label="Interpretación")
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btn = gr.Button("Analizar empresa")
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btn.click(
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predecir_innovacion,
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inputs=[ciiu, empleados, exporta, usa_ia, tiene_github],
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outputs=[prob_output, mensaje_output]
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)
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gr.Markdown("""
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> ℹ️ Este modelo ayuda a identificar talento TIC en Bucaramanga.
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> Datos: MinTIC, RUES, ParqueSoft Santander.
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> Proyecto de código abierto para el ecosistema local.
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""")
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demo.launch() |
