“Gestión del Cambio con Metodologías Ágiles en BI para SURA: hacia una cultura de datos y transformación digital”

 

“Gestión del Cambio con Metodologías Ágiles en BI para SURA: hacia una cultura de datos y transformación digital”

Autor: Samuel Orozco

Introducción

La transformación digital y la inteligencia de negocios (BI) representan hoy un paso crucial para empresas que desean mantenerse competitivas. Sin embargo, implantar soluciones de BI no es solo cuestión tecnológica: requiere un profundo cambio cultural y organizacional. En este blog exploraremos cómo aplicar una metodología ágil para liderar ese cambio en SURA, alineando herramientas, personas y procesos. Veremos también cómo los líderes pueden incorporar habilidades digitales emergentes como la inteligencia artificial (IA) para mejorar prácticas y maximizar el éxito del proyecto.

Objetivos

  1. Exponer los pasos concretos para aplicar una metodología ágil (Scrum, Kanban o XP) en un proyecto de gestión del cambio con BI para SURA.

  2. Justificar la elección de la metodología más adecuada según las características del proyecto.

  3. Identificar las características clave de la metodología elegida y cómo se alinean con las necesidades del proyecto de SURA.

  4. Analizar cómo los líderes pueden potenciar la gestión del proyecto BI con habilidades digitales como IA.

  5. Mostrar cómo SURA puede maximizar el éxito organizacional con la adopción de soluciones BI.

Desarrollo

1. Paso a paso: aplicar una metodología ágil en un proyecto de BI para SURA

Para un proyecto de gestión del cambio con BI, una metodología ágil permite iterar, recibir retroalimentación temprana y ajustar a medida que avanza el proyecto. A continuación, un esquema basado en Scrum (aunque muchos pasos aplican también a Kanban o XP):

FaseActividades claveEntregables / artefactos
Inicio / planeación inicialIdentificación de patrocinadores, definición del equipo multidisciplinario (TI, analistas, negocio), workshop de visión de BI, backlog inicial de features (reportes, dashboards, integraciones)Visión del proyecto, roadmap inicial, backlog de epics
Sprint 0 / preparaciónInfraestructura de datos, conexión de fuentes, diseño arquitectónico de BI, preparación de modelo de datos, capacitaciones inicialesEntorno de desarrollo, modelo de datos base, plan de capacitación
Sprints iterativos (por ejemplo de 2–4 semanas)Selección de ítems del backlog (reportes, dashboards, dashboards pilotos) → desarrollo, validación con usuarios de negocio → retroalimentación → ajustesIncrementos funcionales (reportes, prototipos), versiones iterativas, feedback
Revisión / demo con stakeholdersPresentación de resultados al final de cada sprint, recogida de sugerencias, ajustes al backlogFeedback documentado, ajustes priorizados
Retrospectiva y mejora continuaReflexión del equipo sobre lo que funcionó/bien, qué mejorar, acciones de mejora para siguientes sprintsLista de acciones de mejora, plan de ajustes de equipo/proceso
Despliegue gradualImplantación por áreas piloto, monitoreo de adopción, soporte, ajustes en vivoReportes en producción, soporte en sitio, seguimiento de KPI de uso
Escalamiento y estabilizaciónExtensión de BI a más áreas, gobierno de datos, capacitación continua, automatización, mantenimientoGobierno BI, modelo sostenible de soporte, cultura de datos consolidada

Por qué elegir Scrum para SURA (ante otras opciones como Kanban o XP):

  • La naturaleza de BI (integración de datos, prototipos de reportes, validación frecuente con usuarios) encaja bien con ciclos cortos e iterativos (Scrum).

  • Scrum promueve roles claros (Scrum Master, Product Owner, equipo) que ayudan a clarificar responsabilidades en el contexto de negocio/TI.

  • Permite retroalimentación constante del negocio, lo cual es crítico en un proyecto de cambio organizacional.

  • La estructura de sprints y ceremonias (planificación, demo, retrospectiva) facilita disciplina de mejora continua.

En proyectos de BI, muchas fuentes coinciden en que el enfoque iterativo es una “mejor práctica”, ya que da oportunidades tempranas de revisión y evita costosos cambios tardíos.
Además, el concepto de “Agile Business Intelligence” combina BI con metodologías ágiles como Scrum o Kanban para convertir los datos en información útil de forma rápida.

2. Características clave de Scrum alineadas con las necesidades de SURA

A continuación algunas de las características más relevantes de Scrum, y cómo responden al contexto de SURA:

Característica de ScrumAlineación con necesidades del proyecto BI en SURA
Entregas incrementalesPermite mostrar valor temprano (primeros dashboards), generar confianza y ajustar rumbo rápido
Transparencia y visibilidadLas ceremonias y artefactos (tableros, backlog visible) facilitan que todos los niveles vean el avance
Feedback frecuente con usuariosEn BI es esencial validar que los reportes / dashboards satisfagan las necesidades reales del negocio
Adaptabilidad al cambioSi cambian requerimientos, prioridades o fuentes de datos — el equipo puede replanear en siguientes sprints
Roles definidosUn Product Owner que represente la visión de negocio en SURA puede priorizar lo que más valor aporta
Mejora continuaLas retrospectivas permiten ajustar proceso, herramientas, colaboración, comunicación

En el contexto de SURA, al operar en seguros, pensiones y servicios financieros, las decisiones basadas en datos deben ser precisas y confiables. Necesitan adaptarse a cambios regulatorios, nuevos productos, demandas del mercado. Por lo tanto, la flexibilidad, la comunicación constante con usuarios del negocio y la capacidad de entregar valor parcial pero útil son fundamentales.

3. Rol de los líderes y habilidades digitales (IA) en la gestión del proyecto BI

Los líderes de SURA no solo deben dirigir, sino ser facilitadores del cambio digital. Algunas estrategias:

  • Visión estratégica e impulso cultural: comunicar el “porqué” del proyecto BI, patrocinar los recursos, alinear objetivos estratégicos con indicadores medibles.

  • Formación digital y mentalidad de datos: promover competencias en analítica, alfabetización de datos, fomentar que los colaboradores usen los informes generados.

  • Integrar IA y capacidades inteligentes para mejorar la gestión del proyecto:

    • Usar IA para planificación y estimación de sprints: algunas herramientas pueden sugerir asignaciones óptimas o detectar sobrecarga.

    • Utilizar algoritmos de análisis predictivo para anticipar riesgos del proyecto, proponer mitigaciones automáticas (por ejemplo, alertas cuando una tarea pueda retrasarse).

    • Durante retroalimentaciones y retrospectivas, herramientas tipo “RetroAI++” pueden sugerir mejoras basadas en patrones de desempeño del equipo. 

    • En la solución BI misma, incorporar IA (machine learning) para analítica avanzada, recomendación de acciones, detección de anomalías. Usar estos outputs como insumos al negocio maximiza el valor del BI. 

  • Gobernanza de datos y ética: asegurar que los datos usados por BI e IA sean confiables, protegidos y éticos.

  • Monitoreo continuo y métricas digitales: seguimiento de indicadores de adopción (cuántos usuarios usan dashboards, frecuencia, satisfacción) y también desempeño del equipo.

4. Cómo maximizar el éxito organizacional con la adopción de BI en SURA

Para que BI genere verdadero impacto en SURA:

  1. Alineamiento con estrategia corporativa: los indicadores que se modelen deben estar vinculados con objetivos estratégicos (rentabilidad, eficiencia operativa, retención de clientes).

  2. Pilotos rápidos y escalamiento progresivo: iniciar con áreas clave (por ejemplo, siniestros, suscripción, finanzas) y luego extender a otras unidades del grupo.

  3. Cultura orientada a datos: entrenar usuarios, fomentar que decisiones diarias usen insights del BI, reconocer buenas prácticas basadas en datos.

  4. Gobierno de datos sólido: definir roles de gobierno, calidad de datos, catálogos de datos, mecanismos para actualización y seguridad.

  5. Iteración y ajustes constantes: usar el enfoque ágil para incorporar mejoras, nuevos requerimientos y descartar lo que no aporta valor.

  6. Retroalimentación y soporte continuo: tener canales para que los usuarios reporten dificultades o sugerencias.

  7. Integración de IA y analítica avanzada: no quedarse solo con dashboards descriptivos, ir hacia modelos predictivos y prescriptivos que guíen decisiones.

Con estas prácticas, SURA puede lograr una transformación digital sostenible, adoptar una cultura de decisiones basadas en datos, reducir tiempos de reporte y aumentar agilidad organizacional.

Conclusión

Implementar BI en una organización como SURA va mucho más allá de tecnología: es un proyecto de gestión del cambio digital. Al aplicar una metodología ágil como Scrum, se logra combinar estructura con flexibilidad, permitir ajustes rápidos basados en feedback real y entregar valor progresivamente. Los líderes en SURA deben asumir un rol activo, cultivar competencias digitales e incorporar IA para optimizar la gestión del proyecto y del BI mismo. Con un gobierno de datos sólido, cultura orientada a datos y mejora continua, SURA puede maximizar el retorno de su inversión en BI y avanzar con éxito en su transformación digital.

Referencias bibliográficas (ejemplos)

  • CPrime. Driving Change with Business Intelligence (BI). (s.f.). cprime.com

  • DataScience-PM. What is Agile Business Intelligence? (2025). Data Science PM

  • Polestar LLP. Why You Should Use Agile Methodology in Business Intelligence Projects. (2020). Polestar Analytics

  • ProjectManagement.ie. Agile Project Management in the Age of AI and Automation. (2025). projectmanagement.ie

  • Spichkova, M., Iwan, K., Zwart, M., Lee, H., Yoon, Y., Qin, X. Advanced approach for Agile/Scrum Process: RetroAI++. (2025). arXiv

  • Dam, H. K., Tran, T., Grundy, J., Ghose, A., Kamei, Y. Towards effective AI-powered agile project management. (2018). arXiv

  • Javdani Gandomani, T., Zulzalil, H., Ghani, A. A. A., Md. Sultan, A. B. Effective factors in agile transformation process from change management perspective. (2013). arXiv

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