Evaluación de Viabilidad de Proyectos con IA en Bancos
Clase 7 de 16 • Curso de Toma de Decisiones Basadas en Datos
Contenido del curso
Clase 7 de 16 • Curso de Toma de Decisiones Basadas en Datos
Contenido del curso
Federico Acuña
Keisa Peña Avila
Willger Torres
JUAN MIGUEL VALVERDE GALVEZ
Antonio Demarco Bonino
Alejandro Parra
Luis Alvarez
Juan Carlos Rosero Villamizar
Jose Fernando Loera Interian
Luis Cabezas
María Requenes Ramos
Hector Mario Arana Arias
Gabriel Obregón
Alba Gabriela Garay Romero
Luis Alvarez
Jhon Freyman Ramírez Cortés
Nestor Bejarano
Paola Caballero
Jose Ricardo Dueñas Suarez
Cristian Eduardo Carreño Martínez
Luis Cabezas
Jhon Freddy Tavera Blandon
Ricardo Gomez
Les comparto mis apuntes de la clase: Último paso antes de iniciar un análisis: Realizar la VIABILIDAD
Gracias Federico por tu resumen!
Muchas Gracias concreto y detallado.
Se deben considerar diferentes tipos de viabilidad de un proyecto, como la viabilidad técnica, comercial, financiera y económica, y la importancia de considerar factores internos y externos para evaluar su éxito.
Viabilidad
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Del proyecto que voy a hablar es el de eliminación de ciertos productos de góndola por su NO transacción en los centros de compra:
¿Tenemos los datos suficientes?
Criterios de evaluación
Test ácido
Sí, contamos con los datos suficientes
Sí, contamos con la viabilidad tecnológica, de conocimientos, legal y aceptación de los clientes
Test ácido:
1. ¿Tenemos los datos suficientes?
2. Necesidad
3. Datos
4. Segmentación
5. Canales
6. IA necesaria
7. Medir el impacto
8. Criterios de evaluación
9. Viabilidad técnica
10. Viabilidad económica
11. Aspectos legales
12. Aceptación del cliente
13. Test ácido (Responde al "¿Vale la pena?")
14. ¿El objetivo es claro? (Medible y específico)
15. ¿Está alineado con la estrategia general?
16. ¿Cuento con el apoyo de los stakeholders?
17. ¿Contamos con un plan de implementación?
Preguntas para validar la viabilidad de un proyecto
Análisis de Viabilidad Previa Antes de embarcarnos en un análisis minucioso, es fundamental evaluar la viabilidad del proyecto para asegurarnos de que es factible y cumple con todos los requisitos necesarios para su lanzamiento en el mercado.
Disponibilidad de Datos Un aspecto crucial en la viabilidad es examinar los datos que tenemos a nuestra disposición. Es esencial confirmar que estamos atendiendo una necesidad real del mercado y que nuestro producto es deseado. La validación de esta necesidad se basa en la observación de conductas de los usuarios, como el bloqueo de nuestros canales de comunicación, lo que señala una insatisfacción con nuestros métodos actuales de contacto.
Conocimiento del Cliente El siguiente paso es profundizar en nuestro conocimiento sobre el cliente, incluyendo datos socioeconómicos, demográficos y de comportamiento, como los productos previamente adquiridos y sus intenciones de compra. Esta información es vital para predecir sus necesidades futuras.
Segmentación de Clientes La segmentación juega un papel fundamental en este análisis, ayudándonos a comprender qué productos buscan nuestros clientes y en qué momento. El desafío es lograr una segmentación en tiempo real, aprovechando sistemas avanzados como NBA basado en inteligencia artificial para adaptar ofertas y predicciones al instante.
Evaluación de Canales de Comunicación Identificar el canal más efectivo para cada usuario según su etapa en el ciclo de vida es otro aspecto clave. La decisión sobre si optar por notificaciones push, newsletters, SMS, u otros, es vital para la optimización del alcance.
Implementación de Inteligencia Artificial El uso de inteligencia artificial nos permitirá optimizar la frecuencia y el contenido de nuestros mensajes, así como decidir el canal más adecuado para comunicarnos con los clientes.
Medición de Impacto Finalmente, es esencial saber cómo medir el impacto de nuestros comunicados en tiempo real, asegurándonos de que se personalizan adecuadamente según cada usuario y momento.
Evaluación de Viabilidad Técnica y Económica El segundo bloque de viabilidad se enfoca en evaluar la viabilidad técnica, es decir, si disponemos de las herramientas, software e infraestructura necesaria. Adicionalmente, se considera la viabilidad económica, valorando si podemos soportar el costo estimado y si el retorno esperado justifica la inversión.
Consideraciones Legales y de Aceptación del Cliente Es crucial contar con todos los permisos necesarios, garantizar la privacidad y protección de los datos de los usuarios, especialmente en un sector delicado como el bancario. Además, la aceptación del cliente, basada en la transparencia sobre el uso de sus datos, es fundamental.
Test de Prueba de Concepto Finalmente, el test de viabilidad incluye cuatro preguntas esenciales para determinar si el proyecto merece ser desarrollado o, en retrospectiva, si valdría la pena empezarlo de nuevo. Estas preguntas abordan la claridad y medibilidad de los objetivos, la alineación con la estrategia general de la empresa, el apoyo de los stakeholders y la existencia de un plan de implementación claro y realista.
Conclusión Tras considerar todos estos puntos, te desafío a reflexionar sobre la viabilidad de nuestro proyecto NBA con inteligencia artificial, evaluando si hemos respondido satisfactoriamente a las preguntas clave, los criterios de evaluación y el test de viabilidad. Comparte tus conclusiones en el documento de recursos y en el chat para continuar nuestra discusión sobre la viabilidad del proyecto.
La evaluación de viabilidad de proyectos con IA en bancos implica varios pasos clave:
Finalmente, se realiza un "test ácido" para validar la importancia y alineación del proyecto con los objetivos del banco.
"Antes de lanzar cualquier proyecto, es esencial analizar su viabilidad. ¿Por qué? Porque no basta con una buena idea; necesitamos comprobar que puede funcionar en el mercado, ser rentable, cumplirse técnicamente y legalmente.
👉 ¿Cómo lo hacemos? La clave está en usar datos. Necesitamos datos de clientes, del entorno, de sus hábitos de consumo y transacciones. Estos datos nos permiten:
Hoy en día, apoyarnos en inteligencia artificial es una ventaja competitiva: la IA nos ayuda a adaptar la oferta al cliente en tiempo real, ajustando lo que ofrecemos conforme cambian sus necesidades o el mercado.
✅ Segmentación: Segmentar significa dividir a los clientes en grupos similares para ofrecerles lo más adecuado. Por ejemplo: un grupo puede necesitar créditos; otro, inversiones. La IA mejora esta segmentación porque aprende de los datos y ajusta constantemente.
✅ Comunicación efectiva: No basta con saber qué quiere el cliente, también es vital saber cómo comunicarnos. Usamos canales como emails, SMS o notificaciones push. La IA nos ayuda a elegir cuándo, cómo y por dónde hablarle al cliente para aumentar la efectividad.
✅ Medir resultados en tiempo real: Si no medimos, no mejoramos. Es fundamental monitorear los KPIs (indicadores clave) mientras el proyecto avanza. Esto nos dice si vamos bien o necesitamos ajustar la estrategia.
📊 Los 4 criterios de viabilidad clave son:
📝 Test ácido: las 4 preguntas críticas para validar si vale la pena seguir adelante:
Si contestamos "sí" a estas preguntas, el proyecto no solo es viable, sino que incluso valdría repetirlo en el futuro.
🎯 Conclusión: Evaluar la viabilidad no es solo un chequeo inicial, sino un proceso continuo apoyado en datos, análisis crítico y comunicación efectiva. Y la inteligencia artificial no reemplaza al analista: lo potencia, lo hace más rápido y preciso.
👉 Este enfoque garantiza que las decisiones estén basadas en evidencia, no en intuición.
Excelente resumen, gracias.
Evaluamos cada iniciativa considerando su retorno de inversión, potenciales alternativas y todas las variables críticas para asegurar que el desarrollo de soluciones de IA sea estratégicamente beneficioso. Al final de nuestro análisis, recibirás un informe detallado que te proporcionará las perspectivas necesarias para tomar decisiones informadas sobre el desarrollo.
Viabilidad = proyecto factible.
EVALUACIÓN DE VIABILIDAD DE UN PROYECTO
Antes de iniciar un análisis, es crucial evaluar su viabilidad. Esto implica determinar si el proyecto es factible y cumple con los requisitos necesarios para su implementación en el mercado.
1. Revisión de los datos disponibles
Necesidad del mercado:
Información de clientes:
2. Segmentación del público
3. Optimización de los canales de comunicación
BLOQUES DE VIABILIDAD
1. Viabilidad Técnica
2. Viabilidad Económica
3. Viabilidad Legal
4. Aceptación del Cliente
EL "TEST ÁCIDO" DEL PROYECTO
Se aplican cuatro preguntas clave para decidir si el proyecto es suficientemente valioso como para repetirlo en caso de no haberse realizado:
¿El objetivo es claro, medible y específico?
¿Está alineado con la estrategia general de la empresa?
¿Contamos con los stakeholders y recursos necesarios?
¿Existe un plan claro y realista para cada etapa del proyecto?
La Viabilidad es parte esencial del diseño de un proyecto...
Es relevante evaluar a conciencia lo siguiente:
Es relevante realizar el Test Acido , para saber si vale la pena el proyecto que hemos realizado:
Preguntas para validar la viabilidad de un proyecto
Introducción
Antes de iniciar un análisis a fondo, es crucial evaluar la viabilidad de un proyecto. Esto implica determinar si el proyecto es factible y cumple con todos los requisitos para su implementación exitosa en el mercado.
Análisis de datos disponibles
El primer paso en la evaluación de la viabilidad es analizar los datos disponibles. Esto incluye:
Criterios de evaluación final
Una vez analizados los datos disponibles, se deben evaluar los criterios de evaluación final para determinar la viabilidad del proyecto en diferentes aspectos:
Test ácido
Para finalizar la evaluación de la viabilidad, se propone un "test ácido" con cuatro preguntas clave:
Conclusión
Con base en el análisis realizado, se debe determinar si el proyecto de NBA con inteligencia artificial es viable. Para ello, se debe evaluar si se cumplen las preguntas clave, los criterios de evaluación final y el test ácido.
Llamado a la acción
Se invita a los participantes a compartir su opinión sobre la viabilidad del proyecto en el documento compartido en la sección de recursos y en el chat.
Recuerda:
¿Es posible predecir el riesgo del cliente?
Sí, y es una de las aplicaciones más rentables de la inteligencia artificial en el sector financiero. En lugar de depender únicamente del historial crediticio tradicional, puedes usar modelos predictivos que analizan múltiples variables simultáneamente.
Piensa en esto como armar un rompecabezas multidimensional. El algoritmo evalúa el comportamiento de gasto, la frecuencia de ingresos, el uso de canales digitales e incluso el tipo de productos que el cliente ya consume. Al procesar estos patrones, la IA asigna un score de riesgo dinámico. Si el sistema detecta que un usuario tiene un perfil de bajo riesgo y alta intención de compra, puede disparar automáticamente una oferta preaprobada. Por el contrario, si el riesgo aumenta, el sistema ajusta la oferta para proteger los activos de la empresa.
Tomando como base lo visto en esta clase presento mi planteamiento del reto.
1. Validación de Preguntas Clave (El "Por Qué" y "Cómo")
Antes de la ejecución, el especialista de BI debe confirmar la base analítica del proyecto:
2. Criterios de Evaluación (Los 4 Pilares de Sostenibilidad)
El proyecto solo es viable si cumple simultáneamente con estos estándares:
3. Test Ácido (La Prueba de Alineación Estratégica)
Preguntas críticas finales para decidir el "Go/No-Go" del proyecto:
Conclusión: La viabilidad de un proyecto de IA-NBA en banca no depende solo del algoritmo, sino de la capacidad de transformar un dato transaccional en una respuesta comercial útil y ética en menor tiempo posible.
Sí, el proyecto de NBA con IA es viable.
Cumple el test ácido: el objetivo es claro y medible, está alineado con la estrategia del banco, cuenta con apoyo de stakeholders y existe capacidad para un plan de implementación progresivo (MVP).
Desde los criterios de viabilidad, el banco tiene ingresos y presupuesto para asumir el costo, infraestructura y datos suficientes para entrenar modelos, y puede cumplir los requisitos legales y de privacidad. La IA permite personalización en tiempo real y mayor impacto frente a soluciones basadas en reglas, justificando la inversión.
El costo del proyecto representa solo el 1% de los ingresos anuales, con un potencial de retorno 15 veces superior al costo.
1. Fundamentos de la evaluación de viabilidad
Según Platzi
, la viabilidad de un proyecto con IA en banca se evalúa considerando:
Además, se recomienda aplicar un “test ácido” que incluye preguntas clave sobre:
📊 2. Uso de datos para validar la viabilidad
La IA permite analizar grandes volúmenes de datos sociodemográficos, transaccionales y de comportamiento para:
🔐 3. IA generativa en gestión de riesgos y cumplimiento
McKinsey destaca cómo la IA generativa está transformando la banca en áreas como
:
⚠️ 4. Riesgos y consideraciones
El Banco de México advierte que, aunque la IA ofrece grandes beneficios, también puede amplificar riesgos tradicionales
:
Por ello, se recomienda una implementación segura, eficaz y responsable, con supervisión constante y mecanismos de alerta temprana.
Gracias
La viabilidad de un proyecto busca confirmar que se cumplen todos los requisitos necesarios para su ejecución exitosa.
Para evaluarla, es fundamental plantear preguntas clave que nos permitan entender profundamente qué desea el cliente en tiempo real y cómo revertir cualquier percepción negativa. Este análisis requiere un pensamiento crítico para asegurar que todas las interrogantes han sido respondidas.
Debemos considerar pilares de evaluación específicos que abarquen todos los aspectos del proyecto. En última instancia, la evaluación de la viabilidad debe respondernos si el proyecto es posible, rentable, legal/ético y estratégicamente relevante para el banco.
El proyecto es viable
El proyecto NBA basado en IA para Davivienda es técnicamente, económicamente y estratégicamente viable si se abordan adecua
Si es viable por que contamos con toda la información, cumple con los criterios de viabilidad y pasa el test acido