RESUMEN Los índices sintéticos tienen gran importancia para la toma de decisiones. El presente artículo tiene como objetivo la aplicación de un procedimiento para Índice Sintético de Gestión Ambiental Institucional validado mediante técnicas de minería de datos y de Machine Learning. Se aplicaron test de validación del procedimiento y se realizó una simulación que permitió: comprobar la factibilidad de su implementación como contribución a la gestión ambiental institucional; estructurar, de forma lógica, un grupo de herramientas para la evaluación de la gestión ambiental, así como adecuarlas a instituciones con diferentes objetos sociales. Como resultado, se ofrece información fiable y precisa del estado de la gestión ambiental institucional para el desarrollo de estrategias y planes de acción a partir de los indicadores de mayor incidencia en la gestión ambiental.
ABSTRACT Synthetic indexes are of great importance for decision making. The objective of this article is to apply a procedure for a Synthetic Index of Institutional Environmental Management validated through data mining and Machine Learning techniques. Validation tests of the procedure were applied and a simulation was carried out to verify: the feasibility of its implementation as a contribution to institutional environmental management; to structure, in a logical way, a group of tools for the evaluation of environmental management, as well as to adapt them to institutions with different social objects. As a result, reliable and accurate information is offered on the state of institutional environmental management for the development of strategies and action plans based on the indicators with the greatest impact on environmental management.
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