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    Clusterización aplicada a empresas del sector energético que reportan indicadores ESG (ambiental, social y de gobernanza)
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Fernández Acosta, María Isabel; Joaqui Barandica, Orlando
    Este proyecto aplicó técnicas de aprendizaje no supervisado para segmentar empresas del sector energético con base en sus indicadores ESG (Ambientales, Sociales y de Gobernanza), abordando la necesidad de identificar perfiles diferenciados de sostenibilidad corporativa. La problemática detectada radica en la ausencia de clasificaciones sistemáticas que permitan evaluar, comparar y monitorear el desempeño ESG de las empresas, limitando su análisis desde perspectivas técnicas y estratégicas. Para ello, se construyó una base de datos estructurada con 576 registros provenientes de la plataforma London Stock Exchange Group (LSEG), se depuraron las variables mediante limpieza, estandarización y reducción de dimensionalidad usando Análisis de Componentes Principales (PCA), y se entrenaron modelos de clusterización como K-Means y agrupamiento jerárquico. El modelo óptimo fue K-Means con PCA=5 y 40 clústeres, que alcanzó métricas destacadas en cohesión interna y separación entre grupos. No obstante, se adoptó el modelo con K=2 para facilitar la interpretación cualitativa de los clústeres. Los resultados permitieron identificar dos perfiles empresariales claramente diferenciados: uno con alto compromiso en sostenibilidad y otro con desafíos estructurales significativos, aportando valor estratégico para inversionistas, reguladores y gestores de sostenibilidad. Este proyecto demuestra la viabilidad del uso de minería de datos para caracterizar empresas desde una óptica ESG y sienta las bases para futuras investigaciones orientadas a la predicción, monitoreo y evaluación dinámica del desempeño sostenible en sectores estratégicos.