Cursos · Impacto de la Inteligencia Artificial en las Finanzas y Negocios · Estrategia directiva, ética y el futuro del profesional · El ROI de la IA: Cómo evaluar, presupuestar y liderar proyectos de transformación digital en la empresa
2. Presupuestación Ágil y Gestión de Proyectos de IA
Sección 3 de 5
A diferencia del software estático, la IA aprende y evoluciona. Por ello, liderar estos proyectos exige abandonar la planificación rígida y adoptar un enfoque iterativo para mitigar el riesgo financiero.
- Fase 1: Prueba de Concepto (PoC) y Viabilidad: Antes de comprometer millones de dólares, se debe aislar un problema de negocio muy específico (ej. automatizar la clasificación del 50% de las facturas de proveedores) y probar un modelo a pequeña escala.
- Fase 2: Producto Mínimo Viable (MVP): Integrar el modelo en los flujos de trabajo reales con un grupo de control de usuarios internos para medir el impacto real frente a los procesos manuales.
- Fase 3: Escalamiento y Mantenimiento Continuo (MLOps): Los modelos de IA sufren de "deriva de datos" (data drift); es decir, pierden precisión cuando el entorno económico cambia (ej. inflación inesperada o cambios en el comportamiento del consumidor). El presupuesto debe contemplar el mantenimiento y re-entrenamiento perpetuo del algoritmo.
La lectura y el examen cuentan por separado. El módulo cierra cuando la lectura está marcada y, si hay examen, está aprobado.