Informalidad laboral: un análisis predictivo para Colombia

Abstract

La informalidad laboral sigue siendo un desafío estructural en Colombia y afecta a más de la mitad de los ocupados, con fuertes heterogeneidades por educación, territorio y posición ocupacional. Propósito. Este estudio desarrolla un modelo predictivo de la probabilidad de informalidad, con el fin de mejorar la identificación de trabajadores en riesgo y aportar herramientas para el análisis del mercado laboral. Metodología. Se emplean microdatos de la GEIH 2024 y técnicas de aprendizaje supervisado con preprocesamiento automatizado, validación cruzada estratificada y evaluación externa en conjuntos independientes. Se comparan múltiples algoritmos y se incorpora la actividad económica (CIIU) como predictor adicional. Resultados. Los modelos basados en árboles potenciados alcanzan el mejor desempeño (accuracy ≈ 0,89, AUC > 0,95), con mejoras adicionales al incluir la actividad económica. El modelo muestra estabilidad entre entrenamiento, validación y prueba. Conclusiones. Los métodos no paramétricos resultan adecuados para capturar la complejidad de la informalidad laboral y superan a los enfoques econométricos tradicionales. La actividad económica aporta información predictiva relevante para apoyar decisiones de política laboral.