Los puertos son impulsores, pero a la vez están inmersos en los procesos de globalización de las sociedades. Es por ello que no son ajenos a la potencialidad de las metodologías de minería de datos, las cuales intentan descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos como los que se manejan en el ámbito portuario: La minería de datos es una disciplina ligada a la inteligencia artificial que, aplicado en un entorno portuario, posibilita encontrar nuevas herramientas para aumentar la sostenibilidad portuaria. Este artículo pretende analizar la sostenibilidad portuaria a través de las relaciones que se establecen entre variables de sostenibilidad, empleando para ello técnicas de inteligencia artificial como son las redes bayesianas. La principal conclusión que se extrae del análisis es que el pilar fundamental de la sostenibilidad portuaria es la dimensión institucional.
Ports are drivers, but at the same time they are immersed in the processes of globalization of societies. That is why they are not alien to the potential of data mining methodologies, which try to discover patterns in large volumes of data sets such as those handled in the port area: Data mining is a discipline linked to the artificial intelligence that, applied in a port environment, makes it possible to find new tools to increase port sustainability. This article aims to analyze port sustainability through the relationships established between sustainability variables, using artificial intelligence techniques such as Bayesian networks. The main conclusion drawn from the analysis is that the fundamental pillar of port sustainability is the institutional dimension.
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