Ante la creciente necesidad de mejorar la clasificación de productos académicos vinculados a los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), este proyecto se centra en el desarrollo de una herramienta automatizada que optimiza dicho proceso mediante técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial. El objetivo principal es ofrecer una solución que reduzca el margen de error asociado a la clasificación manual y el tiempo, incrementando así la eficiencia y precisión en el análisis de productos de uso académico. Para ello, se utilizó un modelo basado en el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y aprendizaje supervisado, implementado a través de la arquitectura BERT multilingüe. Tras entrenar y probar el modelo con productos académicos en español e inglés, se obtuvo una tasa de efectividad del 87% en la correcta clasificación de los productos según los ODS. Este avance no solo reduce la carga de trabajo manual, sino que también impulsa a ESPOL a fortalecer su visibilidad en los rankings universitarios y consolidar su compromiso con la sostenibilidad, mejorando la capacidad de la institución para adaptarse a las exigencias de los ODS hasta el 2030. Palabras claves: ODS, Clasificación de textos, BERT, Procesamiento de Lenguaje Natural, Aprendizaje supervisado.