Este estudio analiza cómo se desarrollan las capacidades de investigación básica dentro de los clústeres empresariales, centrándose en la naturaleza compleja y adaptativa de estos sistemas. Construye un modelo conceptual utilizando la teoría de sistemas y aplica la entropía de la información para medir cuánto han emergido estas capacidades. Este estudio introduce una aplicación innovadora de la entropía de la información para modelar y cuantificar la aparición de capacidades de investigación dentro de los clústeres empresariales, ofreciendo un marco novedoso para evaluar el desarrollo de la investigación. Para profundizar, se utilizó el Grupo China Pingmei Shenma (Henan, China) como estudio de caso. Se empleó un enfoque de estudio de caso para recopilar datos empíricos. Este caso se centró en un clúster de empresas estatales en las industrias de energía y química basadas en el carbón de China, destacando los factores clave que influyen en el crecimiento de la capacidad de investigación. Estos factores incluyen el apoyo de sistemas externos, cómo se utilizan los recursos internos y su renovación a lo largo del tiempo. Desde 2017 hasta 2022, el estudio rastreó cómo la organización de las capacidades de investigación evolucionó con el tiempo al seguir los cambios en la entropía, revelando el proceso de desarrollo de la investigación impulsado tanto por fuerzas internas como externas. La metodología implica medir la entropía del sistema para evaluar el grado de orden y el rendimiento de la innovación, incorporando métricas de generación e intercambio de entropía, lo que permite una comprensión más precisa de la emergencia y complejidad del sistema. Las interacciones dentro del sistema, como el intercambio de conocimientos, la colaboración en investigación y la entrada externa de subsidios gubernamentales o incentivos fiscales, se modelan para rastrear cómo influyen en la entropía general del sistema. Este estudio encuentra que la capacidad de un clúster empresarial para atraer recursos externos y reducir ineficiencias internas es crítica para mejorar las capacidades de investigación. Este modelo puede ayudar a los responsables de políticas y a las empresas en la toma de decisiones estratégicas, particularmente en industrias que están experimentando una transformación tecnológica. Este marco también proporciona ideas prácticas para mejorar la colaboración en investigación y la innovación en clústeres empresariales, especialmente en industrias de rápida evolución como la energía y la química.