Uso del Machine Learning en la predicción de la demanda de energía en Colombia

Abstract

Este estudio analiza la aplicación de técnicas de Machine Learning (ML) en la predicción de la demanda energética en Colombia. El objetivo principal es evaluar la viabilidad de utilizar modelos de ML para optimizar la gestión energética en el país, considerando experiencias internacionales exitosas. La metodología empleada es cualitativa, basada en una revisión sistemática de literatura que incluye casos de éxito en países como Turquía, India Arabia Saudita e Indonesia. Los principales hallazgos destacan la efectividad y aplicabilidad de los enfoques híbridos y de ensamble, como las redes neuronales y las máquinas de soporte vectorial, en la mejora de la precisión predictiva. Se concluye que, aunque el uso de ML es prometedor, su implementación en Colombia enfrenta retos relacionados con la infraestructura de datos y la formación técnica. Se recomienda avanzar con estudios piloto y fortalecer la cooperación internacional para adaptar los modelos al contexto colombiano.