Evolución y análisis de la adopción de vehículos eléctricos e híbridos en Colombia: un enfoque de machine learning

Abstract

Esta monografía analiza la adopción de vehículos eléctricos e híbridos en Colombia utilizando técnicas de aprendizaje automático aplicadas a datos vehiculares y sociodemográficos de fuentes oficiales. Se lleva a cabo una segmentación no supervisada de registros de la flota actual de vehículos de este tipo y se aplican métodos de interpretabilidad para identificar los factores más determinantes en cada grupo. Adicionalmente, se proyecta la adopción futura de cada segmento. El estudio evidencia patrones en la adopción de la movilidad sostenible asociados a características técnicas y sociodemográficas que pueden apoyar la toma de decisiones que impulsen la transición energética en el sector transporte y, por tanto, la disminución de emisiones de carbono.

This monograph analyzes the adoption of electric and hybrid vehicles in Colombia using machine learning techniques applied to vehicle and sociodemographic data from official sources. An unsupervised segmentation of the current fleet records for these types of vehicles is conducted, and interpretability methods are applied to identify the most influential factors within each group. Additionally, the future adoption of each segment is projected. The study reveals patterns in the adoption of sustainable mobility associated with technical and sociodemographic characteristics, which can support decision-making processes aimed at promoting the energy transition in the transportation sector and, consequently, reducing carbon emissions.