Oct 102023
 

El Agile Manifesto comienza diciendo: “Estamos descubriendo mejores formas…”

No hace mucho pasé por un proceso de solicitud de hipoteca y estuve muy molesto con la experiencia porque noté mucha ineficiencia.  Quise investigar un poco cómo la inteligencia artificial y la automatización podría mejorar esa experiencia y aquí les comparto un poco de lo que aprendí.

Es impresionante lo que tardan muchos bancos.  Según The Mortgage Reports, el cierre de un préstamo hipotecario puede tardar hasta 60 días.  ¡En mi caso fue más!

Pero, hay oportunidades:

Beneficios Combinados de la Inteligencia Artificial (IA) y la Automatización de Procesos Robóticos (RPA, en inglés) en el proceso de solicitud de un préstamo hipotecario incluyen:

  • Eficiencia mejorada: La RPA automatiza tareas repetitivas, como la recopilación de documentos y la verificación de datos, acelerando el proceso de solicitud.
  • Procesamiento más rápido: La IA puede analizar rápidamente la información del solicitante y proporcionar una respuesta preliminar más rápida sobre la aprobación del préstamo.
  • Mayor precisión: La RPA reduce los errores al realizar cálculos y verificaciones de manera consistente, mientras que la IA puede identificar posibles riesgos crediticios de manera más precisa.
  • Mejora la atención al cliente: La IA puede proporcionar respuestas automáticas a preguntas frecuentes de los solicitantes, lo que mejora la experiencia del cliente y reduce la carga de trabajo del personal.  A veces son molestosos, pero han mejorado bastante últimamente.
  • Gestión de documentos eficiente: La RPA puede escanear y organizar automáticamente los documentos presentados, lo que facilita la revisión y verificación de la información por parte del equipo de préstamos.
  • Detección de fraude: La IA puede detectar patrones sospechosos o actividades fraudulentas en los documentos o en la información proporcionada por el solicitante.  La RPA puede procesar y dar seguimiento a las alertas.
  • Cumplimiento regulatorio: La RPA puede ayudar en la gestión de documentos y registros necesarios para el cumplimiento de las regulaciones hipotecarias.
  • Análisis de riesgos avanzado: La IA puede evaluar de manera más profunda la capacidad crediticia de los solicitantes, considerando múltiples factores y datos históricos.
  • Seguimiento automatizado: La RPA puede enviar recordatorios automáticos a los clientes o el personal, lo que mejora la gestión de préstamos.

Comparación de Características de la IA y RPA

CaracterísticasInteligencia Artificial (IA)Automatización de Procesos Robóticos (RPA)
EnfoqueTareas cognitivas y de toma de decisionesTareas rutinarias y repetitivas
Tecnología necesariaAlgoritmos complejos, aprendizaje automáticoRobots de software y reglas predefinidas
Capacidad de aprendizajePuede aprender y mejorar con datos y feedbackSigue reglas predefinidas sin aprender
FlexibilidadPuede adaptarse a varias tareas y procesosDiseñado para procesos específicos
Intervención humanaPuede operar de manera autónomaA menudo requiere supervisión humana
Tiempo de implementaciónPuede ser más largo debido a la complejidadPuede implementarse rápidamente
Habilidades necesariasPeritaje en ciencia de datos y aprendizaje automáticoHabilidades generales de desarrollo de software
CostoPuede ser costoso debido a la tecnología avanzadaSuelen ser más económicos y de rápido retorno
EscalabilidadPuede ser altamente escalable y adaptablePuede requerir programación adicional para escalabilidad
Casos de usoDetección de fraude, análisis predictivo, procesamiento de lenguaje naturalEntrada de datos, extracción de datos, generación de informes
IntegraciónPuede requerir integración complejaPuede integrarse más fácilmente con sistemas existentes

Algunas Herramientas de IA y RPA

Inteligencia Artificial (IA)Automatización de Procesos Robóticos (RPA)
* IBM Watson
* SAS Banking Analytics
* Microsoft Azure AI
* Google Cloud AI
* Amazon SageMaker
* Alteryx
* DataRobot
* UiPath
* Oracle Financial Services Analytics
* Temenos
* UiPath
* Blue Prism
* Automation Anywhere
* Kofax
* Pega
* NICE Robotic Automation
* AntWorks
* WorkFusion
* AutomationEdge
* Kryon Systems

Lecturas interesantes:

May 162023
 
Gestión Predictiva vs. Adaptativa

Gestión Predictiva vs. Adaptativa: Enfrentando los desafíos de los proyectos

En el mundo empresarial actual, caracterizado por la rapidez de los cambios y la incertidumbre constante, la forma en que gestionamos nuestros proyectos y equipos es crucial para alcanzar el éxito. La gestión predictiva y adaptativa son dos enfoques diferentes, pero igualmente relevantes que pueden marcar la diferencia en el logro de nuestros objetivos. En este artículo, exploraremos las diferencias clave entre estos enfoques y cómo cada uno puede beneficiar a nuestras organizaciones.

1) Construcción separada vs. Construcción como un todo

La gestión predictiva se basa en la construcción separada y la ejecución lineal. En este enfoque, se elabora un plan detallado y estructurado desde el principio, y se sigue un camino predefinido hasta la conclusión del proyecto. Por otro lado, la gestión adaptativa se enfoca en la construcción como un todo y la ejecución iterativa e incremental. En lugar de intentar predecir todos los aspectos del proyecto de antemano, se adopta un enfoque flexible que permite ajustes y mejoras continuas a medida que se avanza en el proceso.

2) Requerimientos detallados de antemano vs. Requerimientos en intervalos frecuentes

En la gestión predictiva, se dedica mucho tiempo y esfuerzo a elaborar los requerimientos en detalle antes de comenzar la ejecución del proyecto. Se busca anticipar todas las necesidades y expectativas desde el principio. En cambio, la gestión adaptativa reconoce la naturaleza cambiante de los requerimientos y se centra en elaborarlos en intervalos frecuentes. Esto permite una mayor flexibilidad para adaptarse a los cambios en el entorno empresarial y las necesidades de los clientes.

3) Gestión de costos y riesgos según análisis detallado de alcance y restricciones vs. según emerja el alcance y las restricciones.

La gestión predictiva se basa en un análisis detallado del alcance y las restricciones para gestionar los costos y riesgos desde el principio. Se busca minimizar los imprevistos y mantener el control sobre estos aspectos clave. En contraste, la gestión adaptativa reconoce que el alcance y las restricciones pueden emerger a medida que se avanza en el proyecto. Se aborda cada desafío a medida que surge y se gestionan los costos y riesgos de manera más ágil y flexible.

4) Tareas asignadas externamente vs. Tareas autoasignadas internamente

En la gestión predictiva, las tareas se asignan de manera externa, lo que implica que alguien con autoridad decide quién hace qué y cómo se realiza. Por otro lado, en la gestión adaptativa, se fomenta la auto asignación interna de tareas. Los equipos tienen la libertad de decidir quién es el más adecuado para cada tarea y cómo deben organizarse para lograr los mejores resultados. Esto fomenta la colaboración, el empoderamiento y el desarrollo de habilidades dentro del equipo.

5) Gestión de equipo externa vs. Autogestión de equipo interna

En la gestión predictiva, el enfoque se centra en una gestión de equipo externa, donde un líder o gerente toma todas las decisiones importantes y dirige las actividades del equipo. Por el contrario, en la gestión adaptativa, se promueve la autogestión del equipo. Se confía en que los miembros del equipo tienen la capacidad de tomar decisiones informadas y trabajar de manera autónoma. Esto fomenta la creatividad, la responsabilidad y el compromiso individual y colectivo.

En conclusión, tanto la gestión predictiva como la adaptativa tienen sus ventajas y desafíos. La elección del enfoque adecuado dependerá del contexto específico de cada proyecto y de las necesidades de la organización. Sin embargo, en un entorno empresarial cada vez más volátil y competitivo, la gestión adaptativa ofrece una mayor flexibilidad y capacidad de adaptación a los cambios. Adoptar un enfoque iterativo e incremental puede permitirnos responder de manera más efectiva a los desafíos emergentes y lograr mejores resultados a largo plazo.

Por último, sea cual sea el enfoque que elijamos, debemos recordar que el éxito radica en el compromiso de las personas que conforman nuestros equipos. Alentemos la confianza, la colaboración y la comunicación abierta, brindando a nuestros colaboradores el espacio y la autonomía necesarios para enfrentar los desafíos con valentía y creatividad. Solo así podremos superar los obstáculos, innovar y construir un futuro sólido para nuestras organizaciones.


Javier Miranda

Javier A Miranda es un Gerente de Proyectos Ágil certificado que ha adiestrado a miles de profesionales de diversas industrias y disciplinas a través de múltiples organizaciones educativas y firmas de consultoría.

Javier fue educado en las mejores prácticas de Project Management utilizando la 1ra edición del PMBOK® Guide (1996) y pasó el examen PMP® utilizando la 2da edición (2000).  Ha enseñado cursos preparatorios para PMP® desde la 3ra edición (2004) hasta la versión más reciente con mayor contenido Agile.

Javier posee experiencia directa en varios métodos, guías y estructuras de gerencia de proyectos y ha aplicado Prácticas Ágiles en los proyectos desde el año 2000.  Ha enseñado sobre varios métodos Ágiles como Scrum, XP, FDD y tópicos relacionados como parte de la pasadas comunidades de tecnología y empresarismo DevTitans, el PR .Net Users Group (PRdotNet), los Tours del Microsoft Developer Network (MSDN) y el PR Developers Group (PRDG).

En su más reciente aportación a una empresa Fortune 500, Javier adaptó Agile / Scrum para ser utilizado fuera del ambiente de IT para resolver problemas complejos de negocio y para la creación rápida de nuevos programas y servicios de negocio desempeñado roles como Agile Coach y Scrum Master.

Recientemente, el Sr. Miranda trabajó como consultor internacional para el Banco Inter-Americano de Desarrollo (BID) y sus clientes ofreciendo talleres y coaching sobre Agile / Scrum en el Caribe y las Américas.  Además, mejoró la adopción de Agile / Scrum en Abarca Health entre 8 equipos de desarrollo y sus líderes (+50 personas).

Javier alcanzó las siguientes certificaciones globales:
* Project Management Professional (PMP)
* PMI Agile Certified Practitioner (PMI-ACP)
* Agile Coaching Certified (ICP-ACC)
* PM4R Agile Coach (PM4R-AC)
* PMO Certified Practitioner (PMO-CP)
* SAFe 6 Practice Consultant (SPC)
* Scaled Prof. Scrum (SPS)
* Prof. Agile Leadership I (PAL)
* Prof. Scrum Master I (PSM)
* Prof. Scrum Product Owner I (PSPO)
* Prof. Scrum Kanban (PSK)
* Prof. Scrum UX I (PSU)
* Management 3.0 (M3.0)
* Disciplined Agile Senior Scrum Master (DASSM)
* Certified Scrum Master (CSM)
* Certified Scrum Product Owner (CSPO)
* Microsoft Certified Applications Developer (MCAD)

Puede conectarse con Javier en LinkedIn.