La mejor opción en tecnología de Decisión: Por Qué Optar por un Motor de Decisión Experto sobre el Desarrollo Interno

La elección entre desarrollar software a medida internamente o adquirir una solución experta pre-construida (off-the-shelf) es un dilema central para muchas organizaciones. Para sistemas complejos y críticos como un Motor de Decisión, el enfoque no es simplemente "construir versus comprar", sino "qué construir y qué comprar". Aunque la construcción interna puede parecer atractiva inicialmente, una solución experta como un Motor de Decisión World Class demuestra ser mucho más rentable y eficiente a largo plazo, debido a la previsibilidad de costos, la velocidad de implementación y la gestión continua de la tecnología y el soporte. 

A continuación, se explica por qué una solución como el motor de Decisión que implementa Addalitica, supera consistentemente al desarrollo interno en términos de rentabilidad a largo plazo, y en términos de velocidad de implementación dando una ventaja competitiva en el negocio.  

1. El Costo Oculto de los Recursos y el Mantenimiento Interno 

Una de las mayores diferencias entre la compra y la construcción reside en dónde y cómo se gastará el dinero a lo largo del tiempo. 

Si bien el desarrollo de software a medida implica mayores costos iniciales, las soluciones pre-construidas implican tarifas de licencia continuas que deben considerarse. Sin embargo, el verdadero costo a largo plazo del desarrollo in-house de un Motor de Decisión suele estar en la gestión de los recursos y la deuda técnica: 

• Costos de Desarrollo de Capacidad: Si una empresa intenta evitar la codificación hardcoded (que es difícil de mantener y auditar) y decide construir una herramienta de capacidad interna (un Motor de Decisión propio para que el equipo de riesgo pueda usarla), esto implica un camino largo y costoso. Esencialmente, la empresa se embarca en la tarea de construir un producto de software comercial, lo que no suele ser su área central de experiencia. 

• Recursos Caros y Continuos: Las soluciones codificadas hardcoded requieren continuamente desarrolladores de software en plantilla, que suelen ser un tipo de recurso más caro, para mantener la solución. Si se opta por una solución pre-construida, el costo total de propiedad (TCO) suele ser menor a largo plazo, ya que requiere menos recursos de desarrollo internos para operar. 

• Problemas de Auditoría y Mantenimiento: La codificación hardcoded complica la tarea de auditoría y de explicar las decisiones tomadas con versiones anteriores del código. Si un ingeniero clave se va, el reemplazo debe comprender su código, lo cual es un desafío. 

2. Velocidad de Comercialización y Previsibilidad Operacional 

El tiempo es un factor crítico. Las soluciones expertas compradas como el motor Dataview360 que implementa Addalitica, se pueden implementar en semanas o meses, lo cual es significativamente más rápido que la construcción interna. El proceso de construcción y prueba de software propio puede llevar varios meses, y años para cubrir funcionalidades ya existentes en un producto de mercado, tiempo que el equipo podría dedicar a otros proyectos. Además, la mayoría de los proyectos de desarrollo de software superan su cronograma. 

Al optar por un Motor de Decisión experto, se obtiene: 

• Implementación Rápida: La solución pre-construida viene con un conjunto de herramientas ya disponibles y probadas, lo que significa que la implementación se centra en la configuración, no en el desarrollo. Esto acelera la obtención de valor. 

• Previsibilidad: Las soluciones pre-construidas ofrecen previsibilidad en los plazos y los costos. El proveedor ya ha enfrentado y superado los desafíos de la implementación y puede guiar a la organización, reduciendo las incertidumbres asociadas con la construcción desde cero. 

• Infraestructura Estable: Si bien el despliegue se puede hacer en infraestructura on premise, en nube propia o en un modelo de nube administrada por el proveedor, el conocimiento de los requerimientos necesarios para el funcionamiento óptimo ya son conocidos, por la experiencia en múltiples implementaciones.  

3. Acceso a Tecnología de Vanguardia y Soporte Especializado 

Un proveedor de software especializado, tiene la obligación de mantener su tecnología actualizada, lo cual es un beneficio crucial que impacta la rentabilidad a largo plazo. 

• Actualizaciones Continuas: Addalitica garantizará que la plataforma se mantenga al día en estándares de seguridad (parcheando vulnerabilidades) y en la integración de nuevas capacidades tecnológicas. Por ejemplo, en algunos clientes que inicialmente no requerían ejecutar modelos Python, la solución incorporó esta capacidad permitiendo ejecutar modelos de Machine Learning en Python, todo dentro de la misma plataforma. Las evoluciones que demanda el mercado proveen de mejoras en la funcionalidad permanente.  

• Escalabilidad Técnica: un producto como el motor de decisión de Addalitica, está preparado para manejar el crecimiento dramático del negocio, el rápido cambio de volumen y la expansión a múltiples líneas de negocio. Si la solución se construye in-house, puede que estas consideraciones no se hayan tenido en cuenta inicialmente, resultando en costosas revisiones futuras. 

• Soporte Experto: Al comprar, se adquiere un equipo de soporte dedicado y externo. Si se construye, el equipo interno se convierte en la función de soporte, lo que puede desviar el tiempo de los ingenieros de tareas de mayor impacto. El equipo del proveedor incluso puede convertirse en el "guardián del conocimiento" de las estrategias de decisión durante periodos de rotación de personal interno. 

4. Enfoque Estratégico y Máximo Retorno de Inversión (ROI) 

La decisión más estratégica que maximiza el ROI es la adopción de un enfoque híbrido. Las compañías más exitosas utilizan componentes de los mejores proveedores y complementan con desarrollos internos para funcionalidades diferenciales. 

Con esta premisa, desarrollar un motor de Decisión es volver a inventar la Rueda. Y es comprensible que en estadíos iniciales de un nuevo negocio crediticio haya sido un enfoque adecuado, por volumen y complejidad. Pero a medida que el negocio crece, escalar la solución Inhouse es realmente costoso.  

El principio rector es: enfocar el esfuerzo en su diferencial de negocio. El éxito o el fracaso de un sistema de crédito radica en poder dar una oferta competitiva, con riesgo controlado, en el menor tiempo posible y con la mejor experiencia del cliente. Para esto es clave el Motor de Decisión y la capacidad del equipo de negocio de aprovechar la flexibilidad para aplicar rápidamente cambios en las políticas, como así también simular nuevas políticas.  

Al comprar un Motor de Decisión experto, la empresa libera sus recursos internos para centrarse en áreas donde su ventaja competitiva es realmente diferenciadora, como la experiencia del cliente u oferta diferencial de negocio. Esto permite que los científicos de datos dediquen su tiempo a generar nuevos modelos y probarlos rápidamente en producción, que es donde ocurre la verdadera diferencia. 

En última instancia, el desarrollo interno crea una costosa carga de mantenimiento y desvía el enfoque de la organización. Optar por una solución experta como la que ofrece Addalitica garantiza que la plataforma de decisión sea robusta, segura y tecnológicamente avanzada, asegurando una rentabilidad y sostenibilidad mucho mayores a largo plazo que las que el desarrollo in-house podría ofrecer. 

5. ¿La IA cambia este análisis? 

El panorama tecnológico actual, con el auge de la Inteligencia Artificial Generativa como principal motor del desarrollo, parecería romper este paradigma. 

Una gran verdad es que la IA Generativa puede automatizar partes del desarrollo de software, haciendo que la opción "build" sea potencialmente más rápida y eficiente de lo que solía ser.  

Entonces surge la pregunta, ¿sigue siendo el enfoque adecuado ir por un motor de decisión experto, si la IA me permite codificar tan fácilmente? 

La respuesta es que aún con estas facilidades que nos proporciona la codificación apoyada en Copilotos de IA para el desarrollo, un motor de decisión es un producto realmente complejo si cubre todos los aspectos requeridos en un contexto de alta performance, no solo la automatización de una política o un proceso decisorio.  

Comparando un desarrollo in House con un producto world Class como el motor de DataView360 que implementa Addalitica, vemos que este último tiene aspectos extremadamente costosos de replicar: 

• Dataview 360 ha sido probado en múltiples mercados con millones de transacciones productivas 

• Cumple con las reglamentaciones de los Bancos centrales y Superintendencias de decenas de países 

• Brinda todas las herramientas para auditar toda la configuración y todos los procesos de decisión ejecutados 

• Brinda herramientas de administración de versiones de políticas, manejando branches y merge de versiones en sandbox vs productivo 

• Permite la simulación de múltiples políticas contra casos de prueba armados e incluso con datos de procesamientos anteriores 

• Permite la comparativa de la estrategia Champion vs múltiples Challengers, evaluando resultados y permitiendo ajustar los porcentajes de asignación en función de los mismos 

• Tiene certificaciones de seguridad con pruebas permanente de ciberseguridad y con funciones nativas que resguardan la data del ethical Hacking. 

Además, un producto como Dataview 360 tiene el concepto Low-code: Permite a usuarios con poca o ninguna experiencia técnica crear lógicas y funcionalidades rápidamente, reduciendo el tiempo y los recursos necesarios para el desarrollo propio de ciertas soluciones. 

Y como frutilla del postre, la nueva versión del motor de Addalitica está incorporando IA de soporte al usuario, haciendo aún más fácil la configuración de las políticas y el uso de la suite de herramientas.  

Estas tecnologías, IA First y Low Code, disminuyen las barreras para configurar y  construir, haciendo que la opción de personalizar políticas, decisiones y lógica sea más accesible y viable. Todo esto sin perder las virtudes de la plataforma world Class como ser la auditoría, el versionamiento, la simulación de modelos, la multiplicidad de usuarios y perfiles, la escalabilidad ante mayor volumen, y la seguridad certificada de los datos. 

Martín Pablo Riera