Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos utilizando algoritmos de machine learning (2025)
Este trabajo tiene como propósito central analizar los indicadores macroeconómicos más representativos de Colombia durante el periodo comprendido entre 2005 y 2019, excluyendo de forma intencional los años 2020 a 2022 debido a la distorsión estadística generada por los efectos de la pandemia por COVID-19. A través de técnicas de análisis de datos y herramientas de aprendizaje automático (Machine Learning), se busca identificar patrones, relaciones y comportamientos relevantes en variables como el producto interno bruto (PIB), la inflación (IPC), la tasa de desempleo, la tasa de cambio (TRM) y el salario mínimo legal vigente. El estudio parte de una rigurosa etapa de limpieza, categorización e interpolación de los datos obtenidos de fuentes oficiales como el DANE y el Banco de la República. Posteriormente, se implementaron algoritmos de clasificación supervisada como K-Nearest Neighbors, Random Forest y Análisis Discriminante, a fin de categorizar la tasa de desempleo según su comportamiento anual. Aunque se identificaron modelos con alto desempeño en precisión, el enfoque principal no se limitó a la predicción, sino a la visualización estructurada de los datos y su valor explicativo frente a fenómenos económicos complejos. En línea con lo planteado por James, Witten, Hastie y Tibshirani (2021), el uso de Machine Learning en este contexto permitió detectar correlaciones e interacciones entre variables que no son evidentes mediante métodos estadísticos convencionales, lo cual ofrece un enfoque complementario para la toma de decisiones en política económica, planificación gubernamental y gestión financiera empresarial. Este trabajo representa un primer paso hacia el uso de modelos computacionales accesibles y replicables para el monitoreo de la salud económica del país.