No porque la tecnología lo impida, sino porque es tentador construir lo que imaginamos en lugar de lo que la gente necesita.

Este artículo parte de esa tensión: la que existe entre hacer las cosas rápido, hacerlas bonitas y hacerlas útiles de verdad.

El problema actual del diseño digital

Productos que nadie quiso usar

El diseño de productos digitales se desarrolla hoy en un entorno en tensión constante entre soluciones que lleguen rápido y que lleguen bien. La presión por innovar y diferenciarse lleva, en muchos casos, a priorizar la velocidad por encima de la reflexión y la iteración en el proceso de diseño.

En este contexto, es habitual que se dé más importancia a la novedad y a la estética que a la utilidad real del producto. Esto puede derivar en soluciones visualmente atractivas, pero no siempre alineadas con las necesidades de los usuarios ni con su experiencia de uso.

A esta situación se suma la desconexión frecuente entre quienes diseñan, quienes definen los requisitos y los usuarios finales, lo que introduce sesgos que afectan directamente al resultado. Sin una validación continua con usuarios reales, el diseño corre el riesgo de alejarse de los problemas que realmente debe resolver.

El resultado, muchas veces, es un producto que nadie pidió exactamente así, que cuesta más mantener de lo previsto y que los usuarios abandonan antes de lo esperado.

Los grandes desafíos del diseño

Rápido, bonito y… ¿útil?

El diseño de productos digitales se enfrenta a retos que pueden comprometer tanto la experiencia del usuario como el éxito del producto. Entre los más relevantes destacan la presión por lanzar soluciones rápidamente, que reduce el tiempo para investigar, iterar y validar; y la tendencia a priorizar la estética sobre la funcionalidad, poniendo en riesgo la usabilidad.

A ello se suma la dificultad de diseñar para usuarios reales cuando quienes toman decisiones (diseñadores o clientes) no siempre representan al usuario final. La falta de validación con usuarios, la incorporación de complejidad innecesaria y el reto de crear soluciones inclusivas para perfiles diversos son otros desafíos habituales.

Superar estos obstáculos requiere comprender profundamente a las personas que utilizarán el producto y mantener su perspectiva presente durante todo el proceso de diseño.

El impacto de estos errores en el negocio

Lo que no se valida, se paga… y caro

Las decisiones de diseño tienen consecuencias que van mucho más allá de la interfaz. Cuando un producto no está bien enfocado o se construye sobre suposiciones incorrectas, pueden aparecer efectos directos como baja adopción, mayor coste de mantenimiento y menor retorno de la inversión.

En muchos casos, esto no se debe a limitaciones tecnológicas, sino a decisiones tomadas sin suficiente validación durante el proceso de diseño.

En un entorno competitivo, estos impactos pueden marcar la diferencia entre un producto que se consolida en el mercado y otro que termina quedando en desuso.

¿Qué es el Diseño Centrado en las Personas (DCU)?

Diseñar vs. adivinar

El Diseño Centrado en las Personas (DCU) es un enfoque de diseño que sitúa a las personas en el centro de todo el proceso de creación de un producto digital. Su objetivo no es únicamente construir soluciones funcionales o visualmente atractivas, sino diseñar productos que respondan de forma real a las necesidades, expectativas y contexto de uso de quienes los utilizan.

A diferencia de enfoques más tradicionales, el DCU se basa en la comprensión profunda del usuario y su entorno, apoyándose en la investigación, la observación y la validación continua. Esto permite reducir sesgos en la toma de decisiones, especialmente en situaciones donde los diseñadores o los clientes no representan al usuario final.

Uno de sus principios clave es el carácter iterativo del proceso de diseño: las soluciones no se consideran definitivas desde el inicio, sino que evolucionan a través de pruebas, feedback y mejoras progresivas. En este sentido, la participación de usuarios reales durante el proceso resulta esencial para validar hipótesis y ajustar el producto de forma continua.

Además, el DCU promueve el trabajo en equipos multidisciplinares y la toma de decisiones basadas en evidencia, en lugar de opiniones o preferencias individuales. También implica mantener un foco claro en el objetivo del producto, alineándolo en todo momento con lo que realmente necesitan los usuarios.

En la práctica, la diferencia entre un enfoque centrado en las personas y uno que no lo es se nota en una sola pregunta: ¿cuándo fue la última vez que alguien del equipo observó a un usuario real usando el producto?

Cómo el DCU resuelve los principales desafíos

Menos suposiciones, mejores productos

El Diseño Centrado en las Personas proporciona un marco de trabajo que ayuda a abordar algunos de los desafíos más habituales en el desarrollo de productos digitales:

• Frente a la presión por lanzar rápidamente: promueve la validación temprana y la iteración continua, para reducir el riesgo de invertir en soluciones equivocadas.
• Frente al exceso de foco en la estética: ayuda a equilibrar la experiencia visual con la utilidad y la facilidad de uso.
• Frente a los sesgos de diseñadores y clientes: incorpora investigación y pruebas con usuarios reales para fundamentar las decisiones en evidencia.
• Frente a la pérdida de foco del producto: permite identificar las necesidades prioritarias y alinear los esfuerzos de diseño con los objetivos que realmente generan valor.
• Frente a la complejidad innecesaria: facilita la creación de soluciones más simples, intuitivas y orientadas a resolver problemas concretos.
• Frente a la diversidad de perfiles y contextos de uso: impulsa una comprensión más amplia de los usuarios para diseñar experiencias más inclusivas y accesibles.

Más que una metodología, el DCU representa una forma de tomar decisiones basada en el conocimiento de las personas, reduciendo riesgos y aumentando las probabilidades de éxito del producto.

Buenas prácticas “DCU” en una consultora tecnológica

Pequeños cambios, grandes resultados

Implementar un enfoque centrado en las personas no requiere grandes transformaciones desde el primer día. A menudo, pequeños cambios en la forma de trabajar generan un impacto significativo.

1. Involucrar a los usuarios desde el inicio

No esperar a que el producto esté desarrollado para obtener feedback. Cuanto antes se validen ideas e hipótesis, menor será el riesgo de tomar decisiones equivocadas.

2. Prototipar antes de desarrollar

Un prototipo permite explorar soluciones, detectar oportunidades de mejora y validar conceptos con una inversión mucho menor que el desarrollo completo.

3. Convertir la evidencia en el principal argumento

Las decisiones más efectivas suelen apoyarse en datos, observaciones y resultados de pruebas, no únicamente en opiniones o preferencias personales.

4. Trabajar de forma multidisciplinar

Diseño, negocio y tecnología deben colaborar desde las primeras fases para asegurar una visión compartida del problema y de la solución.

5. Medir y aprender continuamente

El lanzamiento no marca el final del proceso. Analizar el comportamiento de los usuarios y recoger feedback permite identificar nuevas oportunidades de mejora.

6. Impulsar una cultura centrada en las personas

El DCU no debe ser responsabilidad exclusiva del equipo de diseño. Su verdadero impacto se produce cuando toda la organización comparte el compromiso de comprender a quienes utilizarán el producto.

Los productos que perduran no son los más innovadores ni los más bonitos. Son los que resuelven algo que de verdad importaba, de una forma que la gente no esperaba pero que enseguida siente como obvia. Llegar ahí no es suerte: es consecuencia de haber prestado atención a las personas desde el principio.

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La transformación ya no es un hito con fecha de entrega; es el nuevo estado operativo de las organizaciones que aspiran a la relevancia global. Este cambio trasciende lo digital para impactar en la médula de las compañías: su metodología y su cultura.

Desde Capitole, entendemos que este año ha marcado un punto de inflexión definitivo: el fin de la era del «hacer cambios» para dar paso a la era del «ser transformadores». Ya no basta con adoptar nuevas tecnologías; la verdadera ventaja competitiva reside en la flexibilidad organizacional y en una mentalidad capaz de rediseñar procesos sobre la marcha.

1. Transformación Digital Global: Del Silo al Ecosistema

El Problema: La «Silo-dependencia» y la Data Fragmentada
Muchas organizaciones han caído en la trampa de la digitalización por departamentos: marketing usa sus herramientas, operaciones las suyas y finanzas otras distintas. El resultado es una arquitectura fragmentada donde la información se estanca. En un mercado global, operar en silos no solo es ineficiente; es una debilidad crítica que impide reaccionar a tiempo ante cambios imprevistos.

La Clave: La Interoperabilidad Sistémica
La verdadera transformación digital global no trata de cuántas aplicaciones tienes, sino de qué tan bien se comunican entre sí. La clave reside en pasar de estructuras cerradas a ecosistemas abiertos, donde los datos fluyen en tiempo real, permitiendo que la organización actúe como un organismo único y coordinado, capaz de escalar soluciones de una punta a otra del mundo de forma instantánea.

La Tendencia: El auge de la IA Agéntica (Agentic AI)
Estamos superando la era de los chatbots que solo responden preguntas. La tendencia actual es la IA Agéntica: sistemas inteligentes diseñados no solo para «decir», sino para «hacer». Estos agentes de IA pueden navegar por diferentes sistemas, tomar decisiones basadas en contexto y ejecutar flujos de trabajo completos de forma autónoma, conectando áreas que antes estaban aisladas.

Acción Clave para 2026: Auditoría de Flujos Híbridos (Human-AI Workflows)
No se trata de implementar IA en todas partes, sino de identificar qué nodos de conexión entre departamentos están rotos. La acción recomendada es rediseñar los procesos críticos bajo un modelo de «IA primero», donde agentes inteligentes gestionen las tareas repetitivas de integración de datos entre sistemas (ERP, CRM, Legacy), liberando al talento humano para el análisis estratégico y la supervisión ética de estos ecosistemas.

2. Métodos: De la agilidad teórica a la Eficiencia Adaptativa

El Problema: La parálisis por «ceremonial»
Muchas empresas han caído en la trampa de adoptar metodologías rígidas pensando que eran la solución mágica. El resultado suele ser el «teatro de la eficiencia»: reuniones interminables y procesos que, en lugar de acelerar la entrega, añaden una capa de burocracia moderna. Seguir un manual a rajatabla no sirve de nada si el método no está alineado con los objetivos de negocio reales.

La Clave: El Pragmatismo Metodológico
La verdadera ventaja competitiva no reside en seguir un marco de trabajo específico, sino en el Pragmatismo Metodológico. Esto significa tener la madurez para elegir las herramientas y flujos de trabajo que mejor se adapten a cada proyecto. No se trata de «ser ágiles» por etiqueta, sino de reducir drásticamente el tiempo entre la concepción de una idea y su puesta en manos del usuario final (Time-to-Value).

La Tendencia: Ingeniería de Plataformas y Desarrollo «Flow»
La tendencia actual se desplaza hacia la Ingeniería de Plataformas (Platform Engineering). El objetivo es crear ecosistemas de autoservicio que eliminen las fricciones para los equipos de ejecución. Ya no se busca solo iterar rápido, sino crear un estado de «Flow» organizacional donde la infraestructura y los procesos sean tan invisibles y eficientes que los equipos puedan centrarse exclusivamente en crear valor, no en gestionar impedimentos.

Acción Clave para 2026: Implementación de Métricas de Valor Real (Outcome-driven)

Sustituir las métricas de vanidad (como el número de tareas completadas) por indicadores de impacto directo en el negocio. La acción recomendada es auditar los procesos actuales para eliminar rituales que no aporten valor y automatizar la gobernanza de proyectos mediante herramientas que midan la salud de la entrega en tiempo real, asegurando que cada esfuerzo metodológico esté directamente conectado con un resultado estratégico.

3. Transformación Organizacional: El Factor Humano «Líquido»

El Problema: Estructuras Rígidas en un Mundo Volátil
El mayor freno a la transformación no es la falta de tecnología, sino la persistencia de organigramas verticales diseñados en el siglo pasado. Las jerarquías estáticas crean cuellos de botella y ahogan el talento. En un entorno global, una empresa que no permite que su talento fluya hacia donde más se necesita está desperdiciando su recurso más valioso: la inteligencia colectiva.

La Clave: La Organización Líquida y la Descentralización
La clave del éxito organizacional hoy es la «Liquidez». Una organización líquida es aquella donde los roles son dinámicos y los equipos se forman y disuelven según el desafío técnico o de negocio, no por departamentos fijos. Se trata de pasar del «mando y control» a un modelo de autonomía responsable, donde el talento tiene la capacidad de tomar decisiones rápidas en el frente de batalla.

La Tendencia: El Upskilling Aumentado por IA
Ya no hablamos solo de aprender nuevas habilidades, sino de la «Habilidad de Aprender» (Learnability) potenciada por herramientas de IA. La tendencia actual es el uso de sistemas de IA para personalizar el desarrollo profesional, identificando brechas de conocimiento en tiempo real y permitiendo que los colaboradores evolucionen a la misma velocidad que la tecnología. El factor humano no compite con la máquina; se convierte en un «profesional aumentado».

Acción Clave para 2026: Rediseño de la Experiencia del Talento (Talent Journey) Implementar estructuras de trabajo por proyectos (marketplace de talento interno) donde los empleados puedan aplicar sus habilidades en diferentes áreas de la empresa según sus fortalezas y los intereses estratégicos de la compañía. La acción recomendada es eliminar las descripciones de puesto estáticas y sustituirlas por «Mapas de Capacidades», fomentando una cultura de experimentación donde el aprendizaje continuo sea un KPI real y no solo un deseo corporativo.

El futuro no se predice, se orquesta

La transformación ya no es un destino al que se llega, sino una capacidad muscular que las organizaciones deben entrenar a diario. En Capitole, entendemos que el liderazgo en 2026 no pertenecerá a quienes más tecnología acumulen, sino a quienes mejor orquesten la sinergia entre inteligencia artificial, métodos ágiles y talento humano líquido. El reto actual es trascender la adopción de herramientas para construir estructuras resilientes que conviertan la volatilidad en una ventaja competitiva. El mapa de la transformación global se está redibujando ahora; la pregunta no es si el cambio llegará, sino si tu organización está lista para liderarlo.

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Si trabajas en agilidad, sabes lo que es vivir en ese fino hilo entre entregar rápido y entregar bien. Y por mucho que tengamos frameworks con nombres elegantes —Scrum, Kanban, SAFe…— lo cierto es que hay fantasmas que siguen apareciendo sprint tras sprint: 

• Las estimaciones se nos siguen escapando de las manos. 
• La documentación se queda obsoleta al tercer día. 
• El tiempo se nos va en tareas repetitivas y monótonas. 
• Y muchas decisiones… se toman más con el estómago que con datos. 

¿Te suena alguno de estos escenarios? 
Ahora, imagina que tienes a alguien (o algo…) que analiza tu histórico, detecta patrones, te alerta antes de que la líes y encima no se cansa nunca. 
Correcto: ese «alguien» es la inteligencia artificial. Y no, no hablamos de robots futuristas. Hablamos de herramientas que ya existen y que pueden marcar una diferencia real. 

El drama de estimar… y cómo la IA puede salvar el día 

Seamos honestos: estimar bien es uno de los mayores retos que tenemos. 
Usamos Planning Poker, debatimos si son 3 o 5 puntos, nos miramos, dudamos… y muchas veces nos equivocamos igual. 

La IA no viene a quitarnos ese momento de debate (que a veces hasta es divertido, y en todo caso, siempre salen cosas útiles), pero sí puede darnos una base más sólida. 
Una especie de ex con una memoria excelente: “oye, esto en el pasado fue más complicado de lo que crees”. Y eso, vale oro. 

¿Qué hace la IA por nosotros? 

• Revisa tu histórico completo: tareas pasadas, equipos, plazos, tipo de trabajo… todo. 
• Sugiere estimaciones basadas en datos reales, no en intuiciones o en lo “que nos parece”. 
• Detecta patrones que se nos escapan: tareas que siempre se subestiman, problemas recurrentes con ciertos stakeholders, desviaciones por falta de contexto… 
• Aprende sprint a sprint: no se aburre, no se va de vacaciones, no cambia de equipo. 

El resultado: menos frustraciones, menos sorpresas y muchas más conversaciones con sentido en las sesiones de refinamiento. 

Caso real: un equipo backend y una IA con buen ojo 

El escenario: 
Un equipo de backend en una fintech. Siete personas, Jira, sprints de dos semanas. 

El problema: 
Las tareas de 5 puntos salían como si fueran de 8. Había desajustes, presión y sensación de que las cosas no estaban bajo control. 

¿Qué hicieron? 
Activaron la IA para estimaciones en Jira. Pero no sin antes hacer los deberes: 

• Mejoraron la definición de las historias. 
• Etiquetaron bien las tareas. 
• Y tomaron en serio las retrospectivas. 

¿Y la IA qué les dio a cambio? 

• Analizó seis meses de trabajo. 
• Detectó que las migraciones de base de datos siempre estaban mal estimadas. 
• Identificó que las tareas tomadas por perfiles nuevos se desviaban casi un 40%. 
• Y lanzó alertas como: 
  “Cuidado: esta tarea parece de 3 puntos, pero casos similares han costado 5.” 

¿Qué pasó después de solo 2 sprints? 

• Las desviaciones bajaron un 30%. 
• Se repartió mejor la carga. 
• Se priorizó lo importante, no solo lo urgente. 
• Y, lo más importante, el equipo volvió a respirar tranquilo. 

¿Quieres verlo en acción? 

Si todo esto te suena bien pero te falta el «ver para creer», échale un vistazo a estos ejemplos (los puedes buscar en YouTube): 

• Automated Story Point Estimation con Jira Rovo AI: en tan solo 2 minutos, una mujer (por supuesto, creada por IA) te explica cómo funciona la estimación automática de tareas. 
• Crear historias con Atlassian Intelligence: 7 minutos (¡impartido por un humano!), gran parte con pantalla compartida, para así ver realmente cómodivide épicas, estructura tareas y acelera la creación del backlog con la ayuda de la IA.  

La IA no reemplaza. Acompaña. 

Nadie quiere que la inteligencia artificial tome decisiones por nosotros. Pero sí queremos que nos ayude a tomar mejores decisiones. Que nos quite ruido. Que nos avise a tiempo. Que nos muestre lo que no vemos. 

Porque agilidad no va solo de velocidad. Va de claridad. De foco. Y de mejorar cada día con cabeza (y ahora también, con un poco de IA). 

 Y tú, ¿ya estás usando IA en tu equipo ágil? 
¿Tienes alguna herramienta que te esté ayudando? ¿Curiosidad por probar? 

¡La conversación empieza contigo! 

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¿Cuándo realmente necesitamos empezar a hablar de escalar la agilidad?

Realmente no hay un parámetro que nos hable de ello, basado en mi experiencia existe una situación que nos puede dar un pista; cuando existen más de dos equipos trabajando en una solución y empezamos a perder enfoque, transparencia, comunicación y sincronización. Por lo tanto podemos decir que si somos más personas colaborando se tornan más complejo las interacciones.

Respondiendo a la pregunta de ¿cómo escalar la agilidad?. Existen diferentes Frameworks que nos pueden ayudar o guiar en el camino de escalar la agilidad y aunque todos comparten principios ágiles, su enfoque y aplicación práctica varían significativamente. Este artículo brinda una visión práctica desde la experiencia con el fin de que te pueda guiar a la hora de elegir, aquí te dejo visión general de los framework que he usado

SAFe (Scaled Agile Framework)

Es un marco prescriptivo y estructurado que busca alinear estrategia y ejecución en toda la organización. Introduce nuevos niveles (Program, Large Solution, Portfolio) y roles para facilitar la coordinación y la entrega de valor en grandes entornos empresariales.

Ventajas:

• Alineación estratégica clara usando sus artefactos, eventos y Roles.
• Funciona en organizaciones grandes que necesitan estructura para empezar.
• Marco robusto para gestionar portafolio, programas y equipos
• Facilita auditorías y compliance

Posibles desafíos:

• El gran desafío suele ser evitar una adopción mecánica sin evolución cultural real. Puede generar burocracia excesiva si se aplica de forma rígida.
• Requiere una gran inversión en formación y cambio cultural.

Experiencia práctica real:

Un grupo financiero en Chile, SAFE nos permitió alinear, enfocar y sincronizar más de 15 equipos en diferentes países, usando como pilar estratégico la Product Increment Planning, sin embargo los primeros pasos fueron lentos y la adopción de los nuevos eventos y roles fue un gran desafío. Aquí la clave es la formación clara y sencilla, fomentando la adopción incremental del marco.

LeSS (Large-Scale Scrum)

Se basa en los principios de Scrum, promoviendo la simplicidad organizacional y la eliminación de roles y capas innecesarias. Favorece una estructura plana y equipos multidisciplinarios que comparten un único Product Backlog.

Ventajas:

• Promueve la reducción de capas intermedias (Jefes), lo cual brinda gran autonomía a los equipos.
• Utiliza un solo Product Backlog y promueve la colaboración directa entre equipos para gestionar dependencias. Aquí, la sincronización es más orgánica y basada en la comunicación directa.
• Funciona para sincronizar entre 3 y 10 equipos

Posibles desafíos:

• No es para todos. Requiere una mentalidad profundamente ágil, pero donde hay madurez y compromiso con la mejora continua, puede liberar un enorme potencial.
• Como solo tenemos un Product Backlog, es necesario tener un Gran Product Owner.
• Puede generar gran resistencia al cambio en organizaciones con estructura arraigadas
• La coordinación entre equipos depende mucho de buenas prácticas adoptadas y comunicación informal.

Experiencia práctica real:

Startup en Colombia. 6 equipos trabajando con scrum, LeSS nos permitió escalar sin perder velocidad. Al principio, el único Product Owner tuvo dificultades para gestionar todo el backlog, pero tras reforzar el equipo con business analysts y reforzar las prácticas técnicas, la entrega se estabilizó.

Nexus

Creado por los autores de Scrum, también parte de Scrum pero con un enfoque técnico. Está diseñado para coordinar entre 3 y 9 equipos que trabajan en un único producto, con énfasis en la integración continua y la gestión de dependencias técnicas.

Ventajas:

• Es menos intrusivo en términos organizativos, añade pocos roles (como el Nexus Integration Team) lo que permite una adopción más progresiva sin grandes cambios en la jerarquía.
• Foco en la integración técnica, fomenta refinamientos cruzados, integración diaria y una fuerte disciplina técnica para evitar cuellos de botella y conflictos en el código.
• Ideal cuando varios equipos técnicos trabajan sobre un único producto y tienen buenas prácticas de ingeniería. Su principal limitación es el alcance reducido (no abarca áreas de negocio ni estrategia).

Posibles desafíos:

• No impone grandes cambios estructurales, pero sí exige una cultura técnica avanzada (prácticas de CI/CD, calidad, pruebas automatizadas) para que la integración funcione
• Escalabilidad acotada.
• Poco conocido, requiere formación formal.
• Depende de prácticas como el DOD bien definido y compartido para lograr las integraciones de la solución

Experiencia práctica real:

Empresa Retail mediana (650 personas) en Chile , Nexus permitió mejorar la calidad del producto al introducir prácticas de integración continua entre equipos. Sin embargo, hasta que no reforzamos la definición de DoD, las integraciones de la solución al inicio y al finalizar el sprint no se realizaron con éxito.

Reflexión final

No existe un marco perfecto, solo uno más adecuado a la situación, cultura y objetivos de cada organización. Escalar la agilidad es más que elegir un framework. Es rediseñar la forma en que colaboramos, priorizamos y aprendemos a nivel organizativo. Como Agile Coach, mi consejo es claro: Empieza pequeño, experimenta, aprende y evoluciona. No te cases con un framework; cásate con los principios valores.

Referencias

Nexus, un nuevo marco para escalar Scrum

Scaled Agile Framework

Scaling Scrum with Nexus

LeSS

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En este artículo, hablaremos del impacto de las Fintech en las inversiones.  

Lo primero es tener claro que una Fintech es una empresa que utiliza tecnología innovadora para ofrecer servicios financieros de forma más eficiente y con costes más bajos.  

Existen numerosos tipos de Fintech, pero centraremos la atención en este artículo sobre las Fintech de inversión. 

Las Fintech de inversión son empresas que ofrecen servicios financieros de ahorro e inversión, con un alto grado de tecnología y que compiten con los instrumentos clásicos para invertir de la banca tradicional. En función del perfil de riesgo del cliente se ofrece al cliente una cartera de inversión diversificada con una rentabilidad y riesgo acorde a su perfil.  

Dentro de las Fintech de inversión podemos diferenciar cuatro grupos:  

• Roboadvisor 

• Fintech que dan acceso al mercado inmobiliario 

• Fintech que permiten invertir directamente en oro físico u otros metales preciosos como la plata y el platino 

• Plataformas de equity, crowdlending o crowdfunding de inversión 

Roboadvisor 

Son aquellas Fintech dedicadas a la gestión automatizada de cartera. Permiten disponer al asesor financiero y al inversor, una cartera indexada o de ETFs con diferentes categorías de activos.  

A través de un test online en el que se va a conocer del inversor, los objetivos financieros, la situación patrimonial, los conocimientos financieros y la aversión al riesgo, se obtendrá un resultado que será el perfil de riesgo del inversor. Este perfil determinará el nivel de riesgo y la rentabilidad esperada a largo plazo de la cartera más adecuada a su perfil. 

A partir del perfil de riesgo del inversor, se diseña una cartera ajustada a sus necesidades distribuyendo de manera automática los fondos transferidos en una selección diversificada de fondos indexados o ETFs de índices. Estos fondos pueden ser de bolsa estadounidense europea, o de otras regiones del mundo. Así como índices de Renta Fija, “commodities”, materias primas como el oro o activos inmobiliarios.  

Esta cartera se va rebalanceando automáticamente cada cierto tiempo en función de la evolución de cada fondo indexado o ETF, con el objetivo de mantener las ponderaciones originales de los activos que tiene la cartera. 

Todo este automatismo, permite que estas carteras tengan menores costes de gestión que las carteras de gestión activa y permiten invertir de forma diversificada con importes muy pequeños en activos de diversa tipología de mercados globales, cosa que, hasta hace pocos años, estaba reservado a los grandes patrimonios.  

Estas comisiones inferiores de gestión son las que han ayudado a que, en los últimos 15 años, la rentabilidad de los roboadvisor haya batido a la mayoría de los fondos de gestión activa. Estos menores costes a lo largo del tiempo, pueden suponer importes elevados de rentabilidad con respecto a las carteras de gestión activa, sin embargo, la estrategia pasiva suele funcionar bien cuando el mercado es alcista, pero puede ir en contra cuando los mercados son bajistas y no se tiene una estrategia defensiva que rote los activos de forma a tener una pérdida inferior a la del mercado en general. Entre estas Fintech podemos citar a Indexa Capital, InbestMe o Finizens entre otros.  

Fintech que dan acceso al mercado inmobiliario 

Tradicionalmente la inversión en el mercado inmobiliario estaba reservada a grandes patrimonios. Tener exposición para un inversor minorista a este mercado requiere de un fuerte desembolso, al adquirir una sola unidad, un piso, una vivienda o un local comercial, aparte de los gastos asociados en cada transacción de compra o venta. 

Gracias a la tecnología y en concreto a las Fintech, como Urbanitae, que dan acceso al mercado inmobiliario, se puede invertir en estos activos de una forma fraccionada y con importes pequeños, de modo que cualquier inversor puede estar expuesto a esta clase de activos sin necesidad de tener un gran patrimonio. 

A través de plataformas de crowdfunding inmobiliario se financian promociones inmobiliarias. El inversor estaría prestando el capital a un promotor inmobiliario para construir, finalizar y vender dicha promoción. El retorno para el inversor será el capital prestado más los intereses del tiempo que se ha prestado el capital. También se puede invertir en operaciones inmobiliarias como la compra de un activo, su reforma y puesta en alquiler. Aquí el inversor obtiene un retorno mediante la renta del alquiler y la revalorización de la vivienda con el tiempo.  

Plataformas Fintech para invertir en oro físico o en metales preciosos 

La inversión en oro físico o metales preciosos como la plata o el platino ha estado reservada tradicionalmente a los grandes patrimonios. Las plataformas Fintech permiten comprar participaciones de oro o de metales preciosos que están en custodio en bóvedas de Londres o Zúrich, adquiriendo importes reducidos de ese oro físico. 

Plataformas de equity, crowdlending o crowdfunding de inversión 

Habitualmente un Business Angel invierte en una cartera de entre 15 y 20 startups. Para esta clase de inversión se necesita disponer de un mínimo de capital elevado. Para el inversor minorista, esa inversión estaba fuera de su alcance, sin embargo, con las plataformas de equity, ahora cualquier inversor minorista puede tener una cartera diversificada de startups invirtiendo pequeños importes en cada startup para luego obtener un rendimiento. Se puede realizar este tipo de inversión a través de Crowdcube, Seedrs o Capital Cell. 

En las plataformas de crowdlending, se permite a los inversores minoristas prestar capital a empresas o proyectos. En estas plataformas se ofrecen préstamos donde invertir y los inversores escogen e invierten en una proporción del préstamo. La rentabilidad en estas inversiones son los intereses generados del préstamo. Anteriormente, este tipo de inversión estaba reservada para inversores profesionales a través de fondos de deuda privada. 

La inversión en arte contemporáneo es una inversión alternativa al alcance solo de grandes patrimonios, pero con la entrada de las Fintech ahora, es posible invertir en arte a través de Marketplaces como Masterworks, que adquieren las pinturas y que dividen la propiedad en pequeñas participaciones en general con una inversión mínima, para que los inversores adquieran estas participaciones. En el momento en el que la obra se vende, el importe de la venta es repartido entre todos los inversores menos la comisión que se queda la plataforma. 

En definitiva, las Fintech han transformado el panorama inversor al democratizar el acceso al inversor minorista una amplia gama de activos que antes solo se podía invertir si tenías un patrimonio elevado o eras inversor profesional.  

Podemos resumir algunos impactos de la entrada de las Fintech para el inversor minorista en los siguientes:  

• Acceso a los mercados alternativos 

• Acceso mediante importes pequeños 

• Diversificación de las carteras con activos diferentes de los convencionales 

Invertir en activos tradicionales y alternativos, ya no es un privilegio en manos de unos pocos, es una decisión que tienes a tan solo un clic. Gracias a las Fintech, el camino está abierto: el siguiente paso lo das tú. 

¿Y ahora qué? 

• Explora plataformas que se alineen con tus objetivos 

• Definido tu perfil de riesgo, empieza invirtiendo con una pequeña cantidad  

• Diversifica y mejora tu educación financiera durante el proceso de inversión 

Si tienes cualquier duda, ¡estaré encantado de que hablemos! 

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La integración de la inteligencia artificial (IA) con las metodologías ágiles está marcando el comienzo de una nueva era de innovación y eficiencia. Aprovechando el poder de la IA, los equipos ágiles pueden optimizar procesos, tomar decisiones más informadas y ofrecer un valor excepcional a sus clientes.

Entendiendo la Sinergia

Las metodologías ágiles, con su enfoque iterativo, mejora continua y retroalimentación constante del cliente, encajan perfectamente con la evolución acelerada de la IA. En este contexto, es esencial diferenciar entre dos tipos principales de IA: la IA Generativa y la IA Predictiva.

• IA Generativa: Modelos como el procesamiento de lenguaje natural y herramientas de generación de contenido permiten crear nuevos materiales y soluciones innovadoras.
• IA Predictiva: Utilizando algoritmos de aprendizaje automático clásico, analiza datos históricos para realizar predicciones y proporcionar información valiosa.

Estas tecnologías permiten a la IA procesar grandes volúmenes de datos, potenciar capacidades humanas, automatizar tareas repetitivas y ofrecer insights clave para la toma de decisiones.

Áreas Clave Donde el Aprendizaje Automático Mejora las Prácticas Ágiles

1. Análisis predictivo para una mejor planificación: Los algoritmos de aprendizaje automático analizan datos históricos para prever tendencias futuras, ayudando a asignar recursos de manera óptima y a realizar estimaciones más precisas.
2. Mitigación de riesgos: Al identificar posibles cuellos de botella con antelación, los equipos pueden ajustar planes y asignar recursos proactivamente.
3. Pruebas autogestionadas: Los marcos de pruebas basados en aprendizaje automático se adaptan automáticamente a los cambios de código, garantizando calidad continua y reduciendo el tiempo en pruebas de regresión.
4. Desarrollo acelerado: Los modelos de aprendizaje automático pueden generar funciones completas a partir de descripciones en lenguaje natural, acelerando los ciclos de desarrollo.
5. Calidad de código mejorada: Herramientas impulsadas por aprendizaje automático detectan problemas en el código, sugieren mejoras y aplican refactorizaciones automáticamente.
6. Autocompletado inteligente: Herramientas avanzadas de autocompletado sugieren fragmentos de código necesarios según el contexto, mejorando la productividad de los desarrolladores.

Consideraciones para Integrar Aprendizaje Automático en Equipos Ágiles

• Asegúrate de que los datos sean precisos, limpios y cumplan con las normativas de privacidad.
• Garantiza la transparencia y aplicabilidad de los modelos de aprendizaje automático para fomentar confianza y responsabilidad.
• Actualiza y reentrena regularmente los modelos para alinearlos con requisitos y datos en constante evolución.
• Promueve la colaboración entre expertos en aprendizaje automático y desarrolladores para una integración fluida.

Diferencias entre Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial en Ágil

Aunque a menudo se utilizan indistintamente, la IA y el aprendizaje automático tienen diferencias clave:

• Aprendizaje automático (ML): Subconjunto de la IA que se centra en algoritmos que permiten a las máquinas aprender de datos sin programación explícita.
• Inteligencia artificial (IA): Campo más amplio que abarca diversas técnicas, incluyendo el ML, para simular inteligencia humana.

Aplicaciones de la IA en Entornos Ágiles

1. Generación de historias de usuario: La IA puede crear borradores iniciales de historias de usuario a partir de requisitos de negocio, acelerando la creación del backlog.
2. Automatización de casos de prueba: Los modelos de IA generan automáticamente casos de prueba basados en cambios de código, reduciendo significativamente el tiempo de pruebas manuales.
3. Predicción de cronogramas: La IA predictiva analiza datos históricos para prever tiempos de entrega y riesgos potenciales.
4. Mejora de la calidad del código: Herramientas de IA detectan defectos, sugieren mejoras y automatizan revisiones, mejorando la calidad general del software.
5. Documentación automatizada: La IA generativa crea documentación técnica y reportes de progreso precisos y actualizados, reduciendo el esfuerzo manual.
6. Colaboración mejorada: Herramientas colaborativas impulsadas por IA, como asistentes virtuales, optimizan la comunicación y el intercambio de conocimientos en equipos distribuidos.
7. Toma de decisiones mejorada: Insights generados por IA permiten decisiones más informadas sobre backlogs, asignación de recursos y mitigación de riesgos.

Ingeniería de Prompts: Maximizando la Interacción con IA

Para aprovechar al máximo la IA en proyectos ágiles:

• Sé específico: Define claramente el resultado deseado.
• Proporciona contexto: Incluye información de fondo para ayudar a la IA a entender la tarea.
• Define el rol de la IA: Especifica cómo debe contribuir (por ejemplo, como scrum master experto).
• Identifica el público objetivo: Adapta la respuesta de la IA a las necesidades del usuario final.
• Establece un objetivo claro: Asegúrate de que la IA comprenda el propósito.
• Determina el tono y estilo: Decide si el tono debe ser formal, persuasivo o narrativo.
• Experimenta y ajusta: Refina continuamente los prompts para mejorar los resultados.

Conclusión: El Futuro Ágil con IA Generativa

La combinación de Agile e IA está transformando nuestra forma de trabajar, desbloqueando nuevos niveles de innovación y mejora continua.

En Capitole, lideramos la transformación digital, ayudando a nuestros clientes a optimizar sus procesos ágiles con soluciones impulsadas por IA generativa. Si deseas maximizar el valor de tus equipos ágiles con herramientas de IA, contáctanos. Estamos aquí para acompañarte en este emocionante viaje hacia el futuro del trabajo.

Fuentes:

• TensorFlow: https://www.tensorflow.org/
• Papers with Code: https://paperswithcode.com/
• Machine Learning is Fun: https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-80ea3ec3c471  
• https://github.com/mananahmed/sepoy-twitter-archive
• Agile Alliance: https://www.agilealliance.org/
• Scaled Agile Framework (SAFe): https://scaledagileframework.com/
• arXiv: https://arxiv.org/
• Scikit-learn: https://scikit-learn.org/
• Google AI Blog: https://ai.google/latest-news/
• PyTorch: https://pytorch.org/

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Let’s imagine one situation together:

You’re leading a project for upgrading your company’s IT systems. You’re planning to proceed with an upgrade during the following weekend.

I’ll ask you now some questions:

• How would you guarantee all the key elements for ensuring a smooth deployment are in place?
• Are you sure you already communicated to all key project stakeholders?
• Did you assess all the risks related to your deployment?
• Who should be contacted in case of an incident? How?

During this post, we will review how to answer these questions with the Go/No-Go meeting.

At Capitole, we consider this is one of the critical steps to be taken before any deployment with impact.

Let’s go!

The meeting structure

There’re some points that must be present in every single Go/No-Go meeting. I’ll give a clear view of all of them.

I’ll base this explanation on the template I created some time ago and I use in all my meetings.

The decision tab
This tab is usually reviewed at the end of the meeting. We go through all the points we discussed with the stakeholders and agree on the final decision.
If there’s a conditional Go, we should register all the details in the «Additional comments» box.

Change description

This is the starting point of our meeting. We will start presenting the change.

The key information to share here would be:

• Change number (How could we find this change in the system?)
• Deployment Date (When are we planning to execute?)
• Project Manager ID (Who’s presenting the change?)
• Brief description of the work (High-level explanation of the scope)
• Justification (Why do we need to execute this change?)
• Impact (Locations and servers impacted)

After presenting this information to the audience, we should ask and solve all the questions they may have. It’s key they understand the scope and impact of the deployment.

Risks & mitigations

The Project Manager will assess all the risks in place and keep track of the status and mitigation actions for each one.

• Risk ID
• Risk description
• Date raised
• Risk owner
• Probability (Low, Medium, High)
• Impact (Low, Medium, High)
• Mitigation plan
• Status

We will share the risk list with the key stakeholders during the Go/No-Go meeting, so they know all the actions we’ve taken to manage them.

Contact Details

We will list all the people participating in the change execution here. We’ll include the information below for each contact:

• Contact name
• Contact method (mail/phone)
• Contact data
• Role

• Additional comments

Deployment and Communications plan

The Deployment Plan is a list of all the activities to be performed during the change. The rollback plan should also be included.

Communicating is a key activity in Project Management. The Communication Plan should include the points below:

• At what time are we communicating? Which deployment milestone do we want to communicate?
• Communication type. Are we sending an email or a message to a Teams group?
• Owner. Who is sending the communication?
• Distribution list. Who will receive the communication?

Conclusions

Today we reviewed together one of my day-to-day activities as a Project Manager. Following this Go/No-Go meeting approach, ensures you’ll reach success with your project deployments.

I would like to know how you’re preparing your project deployments. Are you scheduling the Go/No-Go meeting? I would love to read your comments below.

By Oscar Soto

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