Ítem
Acceso Abierto
Modelos analíticos de priorización empresarial y potenciación del empleo formal en Santiago de Cali
Título de la revista
Autores
Rey Gaitán, Laura Daniela
Fecha
2026-01-13
Directores
Castaño Aristizábal, Yudy Constanza
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
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Resumen
La Secretaría de Desarrollo Económico de Santiago de Cali enfrenta el reto estratégico de focalizar sus esfuerzos, programas, incentivos e instrumentos de fortalecimiento empresarial hacia las empresas con mayor potencial para aportar a la meta distrital de creación de 100.000 nuevos empleos entre 2024 y 2027. Ante un panorama de recursos limitados y la necesidad de identificar patrones de generación de empleo, este proyecto desarrolla una solución integral que combina análisis descriptivo, segmentación y modelación predictiva bajo la metodología CRISP–DM, utilizando información histórica empresarial entre 2020 y 2024. En primera instancia, el proyecto identificó las empresas registradas en el 2024 que generaron empleo en por lo menos 2 años de los 5 observados, sobre estas empresas se desarrolló un análisis descriptivo detallado, lo cual permitió caracterizar factores estructurales relevantes y construir un perfil mayoritario entre estas empresas. Posteriormente, con el fin de identificar grupos homogéneos dentro de esas empresas y comprender perfiles empresariales con dinámicas similares, se aplicaron técnicas de segmentación. Estos clústeres permitieron distinguir empresas ancla con alto desempeño, empresas con comportamientos intermedios, que se sitúan como perfil de enfoque para el desarrollo de políticas e incentivos generales, y empresas con señales tempranas de vulnerabilidad, lo cual constituye un insumo clave para diseñar intervenciones diferenciadas para la Secretaría. Finalmente, se construyó un modelo predictivo supervisado para estimar la probabilidad de que cada empresa aumente su planta laboral en el año siguiente. Este modelo permitió identificar las características con mayor capacidad explicativa y, una vez aplicado a la base de datos correspondiente, se integró a una Base Maestra de Priorización de las empresas de Santiago de Cali con su pertenencia a cada Clúster identificado y su potencial de generación de empleo en 2025, consolidando así una herramienta analítica directamente utilizable por la Secretaría de Desarrollo Económico. En conjunto, el proyecto demuestra la viabilidad técnica y estratégica de incorporar analítica avanzada en la gestión pública local y aporta insumos para el diseño de programas más focalizados que acerquen a la administración al cumplimiento de la meta trazada.
Abstract
The Secretariat of Economic Development of Santiago de Cali faces the strategic challenge of focusing its efforts, programs, incentives, and business-strengthening instruments on the companies with the greatest potential to contribute to the district goal of creating 100,000 new formal jobs between 2024 and 2027. In a context of limited resources and the need to identify patterns of employment generation, this project develops a comprehensive solution that integrates descriptive analysis, segmentation, and predictive modeling under the CRISP–DM methodology, using historical business data from 2020 to 2024. First, the project identified companies registered in 2024 that generated employment in at least two of the five years analyzed. A detailed descriptive analysis was conducted on these firms, enabling the characterization of relevant structural factors and the construction of a predominant profile among them. Subsequently, segmentation techniques were applied to identify homogeneous groups within these companies and to understand business profiles with similar dynamics. The resulting clusters made it possible to distinguish anchor firms with high performance, firms with intermediate behaviors—considered priority profiles for the design of general policies and incentives—and firms with early signs of vulnerability, providing key insights for differentiated interventions by the Secretariat. Finally, a supervised predictive model was built to estimate the probability that each company will increase its workforce in the following year. Once applied to the corresponding database, the model was integrated into a Master Prioritization Database for companies in Santiago de Cali, incorporating cluster membership and projected employment-generation potential for 2025. The result is an analytical tool directly usable by the Secretariat of Economic Development. Overall, the project demonstrates the technical and strategic feasibility of incorporating advanced analytics into local public management and provides inputs for designing more targeted programs that support the administration in achieving its employment goal.
Palabras clave
Empleabilidad , Modelos estadísticos , Desiciones basadas en datos , CRISP-DM , Programas empresariales
Keywords
Employability , Statistical models , Data-driven decisions , CRISP-DM , Business programs
