Tomar decisiones data-driven y aplicar pensamiento crítico son habilidades clave en el análisis de negocio, pero hay un obstáculo que pocas veces se nombra: el miedo. Identificar su raíz y aprender a gestionarlo te permite liderar proyectos de transformación tecnológica sin paralizarte, especialmente cuando trabajas con algoritmos como un Next Best Action (NBA) basado en reglas o en inteligencia artificial.

¿Cuáles son los tipos de miedo en un proyecto de análisis de negocio?

Reconocer de dónde viene tu miedo es el primer paso para desactivarlo. En un proyecto como el de Banco Contigo, donde se evalúa si desarrollar un NBA por reglas o por inteligencia artificial, suelen aparecer cuatro raíces muy concretas [00:25].

• Miedo al fracaso: la probabilidad real de que tu proyecto no llegue a producción. Es natural y siempre estará presente.
• Miedo a la complejidad: un NBA con inteligencia artificial requiere equipo técnico, validación profunda y más capas de datos. No tienes que ser experta en todo el proceso; te apoyas en un equipo más grande.
• Miedo al cambio: esa resistencia a salir de lo rígido y atreverte con un algoritmo más ambicioso.
• Miedo a la responsabilidad: sentir que serás la culpable si el proyecto se cae.

¿Cómo identifico la raíz de mi miedo en un proyecto? Pregúntate si lo que te frena es el fracaso, la complejidad técnica, el cambio o cargar con la responsabilidad. Cada raíz tiene una salida distinta, así que nombrarla te ahorra meses de bloqueo.

El miedo a la responsabilidad se diluye cuando piensas de manera crítica: si el proyecto no sucede, sabes por qué pasó, lo comunicas y lo documentas.

¿Por qué la incertidumbre es inevitable en proyectos de tecnología?

La incertidumbre y la tecnología no se separan. Si tu proyecto aporta valor real y transforma algo, vas a operar con información incompleta [02:30].

Aquí aparece un riesgo silencioso: cuando un proyecto toma demasiado tiempo, dejas de explicar el presente y terminas explicando el pasado. La realidad evolucionó más rápido que tu desarrollo.

¿Qué es un MVP y por qué importa?

Por eso en tecnología se trabaja con el concepto de MVP, Minimum Valuable Product [02:50]. Es el producto mínimo viable que sacas al mercado para empezar a validar que funciona.

¿Qué es un MVP? Es la versión más simple y funcional de tu producto que puedes lanzar para validar hipótesis con clientes reales. Te permite seguir explicando el presente y mejorar sobre la marcha en lugar de esperar un año a tener algo "perfecto".

Con un MVP, los clientes te dicen si abren tus mensajes, si dan clic, si empiezan a comprar más. Y tú tienes tiempo para iterar antes de que el contexto cambie.

¿Qué técnicas reducen el miedo y la incertidumbre?

Hay prácticas concretas que ayudan a sostener un proyecto sin sentirte sola en el proceso.

• Escribir mucho: documenta el planteamiento, los objetivos, las métricas de éxito, cómo mides los KPIs, cómo implementas y a qué personas invitas a tus juntas. Escribir te mantiene enfocada y te permite detectar rápido cuándo te estás desviando [04:15].
• Compartir y escuchar: invita a equipos de marketing, comunicación, diseño, operaciones y finanzas. Cuantas más personas tomadoras de decisión participen, más diversificas el criterio y reduces el riesgo.
• Comunicación transparente: explica las etapas de desarrollo, por qué conceptualizaste el proyecto así y abre espacio para feedback real.

En Banco Contigo, donde el reto es de comunicación con clientes, sumar perspectivas colaterales convierte a todo el equipo en corresponsable del éxito.

¿Cómo monitorear los KPIs durante el desarrollo?

Las métricas de éxito no se miden solo al final. Se miden al inicio, a la mitad y cuando sale el MVP [06:10].

Si tu algoritmo no debe ser lento, lo monitoreas siempre: revisas los clics, la velocidad y la conversión cada mes, no esperando seis meses. Así nada te toma por sorpresa y vas mejorando el producto antes de que un problema escale.

¿Cómo tomar decisiones informadas para opacar el miedo?

La decisión informada es tu antídoto más fuerte contra la intuición ciega. Cuando basas cada elección en datos, el miedo se opaca porque tienes evidencia de respaldo [06:55].

Tomas decisiones más objetivas, no te sientes sola y puedes comunicarle a cualquier área del negocio en qué te estás basando. El riesgo no desaparece, pero se vuelve manejable, y esa es justamente la parte más emocionante de la innovación: a veces sale, a veces no sale y a veces sale mejor de lo que esperabas.

Ahora viene tu reto: piensa en tu MVP ideal. Si elegiste un NBA basado en reglas o uno basado en inteligencia artificial, define sus atributos. ¿Sale en uno o dos meses? ¿Qué tan completo debe estar? ¿Cuántos clientes lo prueban? Comparte en los comentarios cómo diseñarías ese MVP perfecto.