Las islas genómicas de resistencia (IGR) constituyen uno de los principales mecanismos genéticos de transferencia horizontal, por los cuales las bacterias causantes de infecciones intrahospitalarias adquieren perfiles de multirresistencia, entre las que se encuentran las especies del género Acinetobacter. En el presente trabajo se realizó la búsqueda de estos elementos genéticos en tres genomas secuenciado de cepas multirresistentes A. baumannii 107m (AB107m), A. nosocomialis 28F (AN28F) y A. pittii 42F (AP42F). Para este fin se comprobó el perfil de multirresistencia de las tres cepas a partir del ensayo de difusión de disco frente a 11 antibióticos. También se realizó una recopilación y análisis de todas las islas reportadas en bases de datos y literatura científica para este género, encontrando 43 IGR, donde se identificaron elementos y características genéticas comunes, como hotspots, genes de movilidad, resistencia y otras características de secuencia el contenido de GC, y frecuencia de dinucleótidos. Tras este análisis se diseñó una estrategia para identificar IGR en genomas de Acinetobacter empleando diferentes herramientas bioinformáticas. Esta estrategia se implementó utilizando controles uno positivo y uno negativo. Aunque se comprobó que la estrategia funciona al ser aplicada a la cepa control logrando identificar la IGR (AbaR4e), también se encontró que en las tres cepas de Acinetobacter en estudio no se encontraron regiones que presentaran todos los elementos y características que definían una IGR. Sin embargo, en A.nosocomialis 28F (AN28F) se identificó, una región con elementos genéticos de una posible IGR que contiene genes de resistencia a metales pesados. Con esta estrategia se encontraron secuencias de inserción asociadas con varios genes de resistencia que podrían favorecer la sobreexpresión y diseminación de elementos de resistencia en los aislamientos colombianos y que pueden asociarse al perfil de resistencia expresado.Abstract. Genomic resistance islands (GRI) are one of the main mechanisms of horizontal gene transfer, whereby nosocomial infection causing bacteria acquire multidrug resistance profiles. Among these bacteria are the species of the genus Acinetobacter. The current study comprehends the search for these genetic elements in three sequenced genomes of multidrug resistance bacteria strains; A. baumannii 107m (AB107m), A. nosocomialis 28F (AN28F) and A. pittii 42F (AP42F). Initially multidrug resistance profiles were confirmed for the three strains, using disk diffusion test for 11 antibiotics. Data mining for all islands belonging to this genus, which were reported in databases and literature, was also performed. 43 GIR where found, with common elements and genetic characteristics among them; such as hotspots, gene mobility, strength and certain characteristics regarding GC content and nucleotide frequency. Therefore a bioinformatic strategy to identify GRI in Acinetobacter genomes was designed, and implemented using positive and negative controls strains. Such strategy works when applied to controls, allowing the identification of the AbaR4e GRI in the positive control. However when applied to the Acinetobacter strains subject of this study, no regions containing elements and characteristics that define a GIR were found. In the case of A. nosocomialis 28F (AN28F) a region with just the genetic elements of a GRI was identified. This region may contain genes for resistance to heavy metals. This strategy was also useful for the identification of insertion sequences associated with several resistance genes. These elements may contribute to overexpression and dissemination of resistance elements in all the Colombian isolates, and therefore can be associated with the resistance profile expressed by the studied Acinetobacter strains.