Control de Inversiones en IA
Demasiadas propuestas, demasiados pilotos, demasiado poco valor real. Este curso te da el framework para filtrar iniciativas de IA con criterios financieros y operacionales — y decidir con evidencia, no con entusiasmo de vendor.
No es falta de ideas en IA.
Es exceso de propuestas sin método.
El comité ejecutivo recibe propuestas de IA de todas partes: vendors que prometen transformación, equipos internos que quieren escalar su piloto, consultoras que presentan benchmarks de otras industrias. Cada propuesta suena urgente. Ninguna tiene la misma metodología para evaluarla. El resultado es el de siempre: presupuesto comprometido en pilotos que nunca llegan a operación, o —peor— sistemas que llegan a producción sin haber demostrado valor real.
El problema no es tecnológico. Es de criterio. Sin un framework común para evaluar iniciativas de IA, las decisiones de inversión se toman por entusiasmo, por presión de vendor o por no querer quedar atrás. El costo no es solo económico: es político, operacional y de credibilidad de la función de tecnología frente al negocio. Cada piloto fallido hace más difícil la siguiente propuesta legítima.
Este curso entrega el framework que Yaripo usa para evaluar iniciativas de IA en organizaciones reales: cómo cuantificar impacto esperado, cómo diseñar pilotos que digan la verdad y cómo decidir con evidencia cuándo invertir, cuándo rediseñar y cuándo simplemente parar. El Monday Outcome: el equipo directivo sale con criterios financieros y operacionales propios — no adoptados de un caso de éxito ajeno.
Qué vas a construir
Cuatro módulos que van desde la detección de propuestas débiles hasta la decisión ejecutiva de portafolio con criterios financieros y operacionales propios.
Señales de humo en propuestas de IA: qué buscar antes de comprometer presupuesto. Qué variables cambian realmente EBITDA, costo, riesgo o velocidad operacional. Diferencia entre caso de uso interesante y caso de inversión defendible frente a un comité de finanzas.
2 horasImpacto económico esperado: cómo cuantificarlo sin depender de las proyecciones del vendor. Factibilidad operativa y disponibilidad de datos. Riesgo de implementación y dependencia tecnológica. Time-to-value y costo de no hacer nada. Cómo presentar la evaluación de forma que resista escrutinio financiero.
3 horasHipótesis correcta, línea base medida antes de empezar y criterio de éxito predefinido. Tamaño del piloto, duración y supuestos mínimos para detectar señal real. Cómo evitar pilotos que solo prueban entusiasmo y no generan evidencia para decisiones de escala.
3 horasComité de decisión y evidencia mínima requerida. Señales para escalar: cuándo el piloto dijo lo suficiente para comprometer inversión real. Señales para cortar sin sesgo político ni costo de imagen. Gestión de portafolio de IA versus iniciativas aisladas: cómo priorizar el conjunto, no solo cada proyecto individual.
2 horasLo que vas a poder hacer
Framework para cuantificar impacto esperado, factibilidad y riesgo de cualquier propuesta de IA — sin depender de las proyecciones del vendor ni del entusiasmo del equipo interno.
Metodología para estructurar experimentos con hipótesis, línea base y criterios de éxito predefinidos. Pilotos que dicen la verdad, no los que justifican la decisión que ya se había tomado.
Criterios para decidir cuándo escalar, cuándo rediseñar y cuándo cortar sin sesgo político. Visión de portafolio que permite priorizar el conjunto, no solo defender cada proyecto individual frente al comité.
Quién imparte este curso
Siete años liderando ecosistemas de datos en BCI, trabajo en illumin ad tech canadiense, con paso por el BID, PDVSA, Falabella y Walmart en cinco países. Fundó Yaripo con el propósito de cerrar la brecha entre estrategia de IA e implementación real en empresas medianas con operaciones críticas.
Yaripo diseña frameworks de evaluación de inversión en IA calibrados para la realidad financiera y operacional de empresas medianas con operaciones complejas en Chile y América Latina. A diferencia de metodologías genéricas de gestión de innovación, el enfoque Yaripo baja el análisis a variables que impactan EBITDA, costo operacional y riesgo de dependencia tecnológica — con lenguaje que resiste el escrutinio de un comité de finanzas, no solo el de un equipo técnico interno.
Lo que preguntan los directivos antes de inscribirse
El siguiente piloto de IA
puede ser el último que aprueben sin criterio.
10 horas. 4 módulos. Un framework de inversión en IA que resiste el escrutinio de finanzas, operaciones y el comité ejecutivo.
Inscripción en academia.yaripo.cl · Modalidad online asincrónica · Compatible con franquicia SENCE