Colombia es un pais de conflicto en el cual se generan problematicas ambientales, sociales y familiares que dificultan que los estudiantes universitarios finalicen su proyecto academico en el tiempo previsto. Considerando, ademas, que las transformaciones, los cambios sociales y las modificaciones en la normativa institucional inciden de manera significativa en los indices de permanencia se evidencio la necesidad de identificar e intervenir los factores que afectan dichos indices y afirmar un modelo de acompanamiento academico que permita mantenerlos en rangos aceptables dentro de las instituciones de educacion superior del pais. Por tal motivo, la Universidad Nacional de Colombia se planteo la creacion de un modelo basado en tecnicas de mineria de datos para fortalecer la identificacion de tendencias en torno a factores que influyen en el desempeno academico de los estudiantes. La ponencia presentara como, mediante el uso de estas tecnicas conocidas por su valor predictivo e interpretabilidad (J48/C4.5, un arbol de decision; Naive Bayes, un clasificador Bayesiano, y regresion logistica), c., se puede construir un modelo predictivo que permita identificar a los estudiantes que perderian la calidad de estudiante en su primera matricula por bajo desempeno academico, facilitando a las instancias, tanto academicas como de bienestar, implementar acciones que les permitan actuar de manera oportuna sobre los factores que pueden afectar la permanencia de los estudiantes. Asi mismo, el documento resalta como la implementacion de estos modelos puede facilitar la creacion de perfiles de estudiantes con riesgo academico, lo cual permitira a las instituciones generar estrategias que actuen sobre las necesidades reales de los estudiantes universitarios para asi disminuir la desercion, facilitar la permanencia y egreso.