Para CFOs, controllers, analistas y profesionales de finanzas que quieren aplicar IA a un problema real del día a día — de forecasting y reporting a automatización y controles — con revisión humana y trazabilidad de auditoría.
Usted sale con un proceso, workflow o análisis financiero real — probado, documentado y listo para una decisión.
8 semanas · 24h en vivo · 1 problema real acumulativo · Python sin requisitos previos de programación
Puedes participar solo y aplicar el proyecto donde trabajas, o traer al equipo para avanzar los problemas de la función financiera.
Compras la vacante y aplicas el proyecto en la empresa donde trabajas — el problema financiero real se vuelve el eje de tu jornada.
La organización trae al equipo y los problemas y capacidades de la función financiera entran en la jornada, con estándares comunes.
El programa responde a problemas diferentes según la función. Explora qué aprende y construye cada rol — el problema real sigue siendo el eje común.
Decidir dónde la IA realmente crea valor y gobernar el riesgo.
Ver problemas, aprendizaje y entregable
Problemas
Aprende
Construye
Mejorar forecast, cierre y narrativa gerencial.
Ver problemas, aprendizaje y entregable
Problemas
Aprende
Construye
Automatizar rutinas y elevar el valor del trabajo analítico.
Ver problemas, aprendizaje y entregable
Problemas
Aprende
Construye
Acelerar investigación, modelado y monitoreo de oportunidades.
Ver problemas, aprendizaje y entregable
Problemas
Aprende
Construye
Detectar anomalías y estructurar controles con evidencia.
Ver problemas, aprendizaje y entregable
Problemas
Aprende
Construye
Estructurar entregas analíticas más rápidas y repetibles.
Ver problemas, aprendizaje y entregable
Problemas
Aprende
Construye
Estas son familias de problema, no límites. Trae tu desafío y la jornada se construye a partir de él.
Tu problema no está en la lista? Tráelo igual.
Los equipos ya usan IA de forma puntual. El desafío es partir de un problema real y avanzarlo con método — controles, evidencias y revisión humana en cada etapa.
Uso puntual de IA que no se conecta a un proceso financiero que necesita mejorar.
Informes y análisis generados sin trazabilidad de auditoría, validación ni criterios de calidad.
Sin baseline y métricas antes/después, la automatización se vuelve costo oculto — no ganancia de capacidad.
La idea parte del High Individual Contributor: profesionales que usan IA para ampliar su capacidad de analizar, decidir, construir y entregar. En EBAC, creemos que esto solo funciona de verdad con un Human in Control: personas que mantienen el juicio, la evidencia y la responsabilidad sobre lo que hace la IA.
Más capacidad para analizar, decidir, construir y entregar con IA.
Las personas mantienen el juicio, la validación, la evidencia y la responsabilidad.
Aplique el método a un problema, producto, servicio u oportunidad relevante, con mentoría.
Más capacidad con IA. Las personas siguen en control.
Todos los programas síncronos HIC parten de un problema real. El dominio cambia; el núcleo del método no: aprender solo lo necesario para construir, verificar y preparar aplicación y transferencia con juicio humano.
Definir problema, personas, línea base, restricciones, valor esperado y criterios de éxito antes de elegir tecnología.
La profundidad técnica y metodológica depende del desafío y del rol del participante, no de una lista fija de herramientas.
Convertir el aprendizaje en solución, workflow, análisis, prototipo, artefacto o decisión aplicable al contexto.
Probar calidad, evidencias, riesgos y límites manteniendo revisión, responsabilidad y Human in Control.
Documentar, definir ownership y próximos pasos para que el aprendizaje pueda reutilizarse y evolucionar más allá de una persona.
Implementar no significa automáticamente desplegar en producción: cada contexto mantiene sus propios gates de seguridad, aprobación, integración y decisión.
Método estructurado en 7 pasos que garantizan juicio profesional, evidencias verificables y gobernanza.
Proceso candidato a automatización
Reglas y controles actuales
Dónde la IA agrega valor
Datos sensibles y secretos
Entradas, salidas y criterios de calidad
Aplicación con verificación humana obligatoria
Métricas antes, después e impacto continuo
8 semanas con entregables prácticos aplicados al contexto de la vertical.
Semana 1
Frame the real finance problem, the baseline and success criteria before choosing any technology.
Temas
Laboratorio
Brief of the finance problem from your context
Criterios de validación
Semana 2
Set up the Python environment and a reproducible analysis notebook, with no programming experience required.
Temas
Laboratorio
Analysis notebook applied to the problem
Criterios de validación
Semana 3
Build a forecast with a baseline, error/backtesting and scenarios, with interpretation and human review.
Temas
Laboratorio
Forecast applied to the finance problem
Criterios de validación
Semana 4
Generate reporting, research and documents with AI, anchored in sources and with human validation.
Temas
Laboratorio
Applied reporting or research workflow
Criterios de validación
Semana 5
Automate finance routines with controls, human review and an audit trail.
Temas
Laboratorio
Automation or agent pilot with controls
Criterios de validación
Semana 6
Consolidate learning by applying what each role needs to the real project, with peer review.
Temas
Laboratorio
Role Lab oriented to the participant's role
Criterios de validación
Semana 7
Validate the solution focusing on quality, risks and controls before implementation.
Temas
Laboratorio
Formal validation of the solution
Criterios de validación
Semana 8
Consolidate the solution, the business case and the implementation roadmap.
Temas
Laboratorio
Final project consolidation
Criterios de validación
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