El presente estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo predictivo utilizando técnicas de Machine Learning para priorizar eficazmente las vulnerabilidades en el proceso de remediación, dada la creciente cantidad de ciberataques y la limitada capacidad de recursos en las empresas. Actualmente, las organizaciones enfrentan dificultades para asignar adecuadamente sus recursos de manera eficiente, debido al volumen de vulnerabilidades detectadas que sobrepasan su capacidad de respuesta. Se construyó un conjunto de datos a partir de los escaneos de vulnerabilidades proporcionados por la empresa ABC S.A.C., complementado con reportes descriptivos y puntuaciones de explotabilidad. Luego, se aplicaron los algoritmos K-Means y BIRCH, métodos de aprendizaje no supervisado, para generar una variable objetivo que defina los niveles de priorización de vulnerabilidades. Con esta variable, s...