La renovación de equipos móviles en clientes corporativos es un factor clave en la planificación estratégica de las empresas de telecomunicaciones. Sin embargo, identificar qué clientes tienen mayor propensión a renovar sus dispositivos sigue siendo un desafío. En este estudio, se compararon diferentes modelos de Machine Learning para estimar la probabilidad de renovación de equipos móviles en clientes corporativos. Por ello, se recopilaron diversas fuentes de datos para analizar el comportamiento de los clientes incluyendo el historial de líneas móviles, patrones de consumo, penalizaciones y otros factores determinantes en la decisión de renovación. Luego, se entrenaron distintos algoritmos de aprendizaje supervisado como Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, XGBoost, LightGBM y CatBoost. Dado el desbalance de la data, se seleccionó la métrica AUC como crite...