Análisis de oferta y demanda del aprovechamiento de residuos en Bogotá mediante aprendizaje no supervisado y ciencia de datos
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2026
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Pontificia Universidad Javeriana Cali
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Abstract
Bogotá D.C. genera aproximadamente 191.334 toneladas mensuales de residuos con potencial de aprovechamiento (Soluciones Empresariales DCA SAS, 2026), pero su sistema formal de reciclaje opera al 77,4% de la demanda estimada, dejando un déficit estructural de 43.309 ton/mes. A la fecha del estudio, el Registro Único de Recicladores de Oficio (RURO) de la UAESP registraba 29.495 recicladores formalizados (UAESP, 2026), mientras el Sistema Único de Información de la Superintendencia de Servicios Públicos Domiciliarios (SUI-SSPD, 2026) reportaba 430 organizaciones prestadoras del servicio de aprovechamiento. A pesar de la existencia de estos registros oficiales, ningún estudio previo los había integrado con un modelo de demanda territorial para calcular coberturas reales por localidad. Esta brecha motivó el presente proyecto, desarrollado por Diana Carolina Mendieta Sánchez, investigadora principal y representante legal de Soluciones Empresariales DCA SAS, empresa prestadora de servicios a través de asociaciones de recicladores en las 20 localidades de Bogotá y Henry Hurtado Bolaños, en el marco de la Maestría en Ciencia de Datos de la Pontificia Universidad Javeriana Cali. Bajo el marco metodológico CRISP-DM (Chapman et al., 2000), se integraron seis fuentes de datos oficiales heterogéneas mediante un pipeline ETL implementado en Python 3.12. Se aplicaron tres algoritmos de aprendizaje no supervisado K-Means (MacQueen, 1967), clustering jerárquico Ward y DBSCAN (Ester et al., 1996) sobre las 430 organizaciones formalizadas. El número óptimo de clústeres (K=4) se seleccionó mediante la evaluación simultánea de cuatro métricas de validación interna: coeficiente de silueta (0,487; Rousseeuw, 1987), índice Davies-Bouldin (0,854; Davies & Bouldin, 1979), índice Calinski-Harabász (17,59) y suma de cuadrados intra-clúster. La convergencia de los tres algoritmos en la misma solución K=4 confirma la robustez del resultado (Jain, 2010). Se identificaron cuatro tipologías operativas: grandes redes (13,9%, ~860 ton/mes), microoperadores (75,0%, ~208 ton/mes), organizaciones de baja eficiencia (8,3%) y organizaciones en situación crítica (2,8%). Un marco de zonificación territorial clasificó las 20 localidades en cinco cuadrantes de intervención mediante un Índice de Prioridad de Intervención (IPI) normalizado 0-100. Un hallazgo inesperado emergió de la integración de datos: el 94,7% de los recicladores registrados en el RURO (UAESP, 2026) opera fuera de su localidad de residencia. Este desajuste geográfico invalida los indicadores de cobertura calculados exclusivamente desde el SUI-SSPD: los superávits aparentes reportados como el 247,9% (GPS IDECA) en Puente Aranda o el 310% en Teusaquillo son artefactos del registro administrativo, no capacidad operativa real (Ferronato & Torretta, 2019; Moreno Rodríguez, 2018). Un modelo de programación lineal (PuLP, solver CBC, cuatro variantes) mostró que, bajo condiciones ideales de reasignación, redistribuir la capacidad existente sin nueva inversión cubriría teóricamente el 148,9% del déficit total del sistema, con un costo de transporte equivalente al 2,6% del costo operativo (Savelsbergh & Van Woensel, 2016). Este resultado se presenta como escenario exploratorio para apoyar la toma de decisiones, 4 reconociendo que la implementación real depende de restricciones institucionales, contractuales y económicas del sistema. Los resultados se desplegaron en un dashboard interactivo HTML5/Leaflet con 430 organizaciones georreferenciadas, una matriz de cuadrantes e insumos analíticos para la toma de decisiones de la UAESP y los operadores de las cinco Áreas de Servicio Exclusivo (ASE). Este trabajo constituye la primera cuantificación empírica basada en datos del desajuste oferta-demanda en el sistema formal de aprovechamiento de residuos en Bogotá a escala de organización prestadora individual.