Casos
Ocho casos, del riesgo de crédito a la IA empresarial: problema, rol, enfoque, impacto y aprendizajes.
- Banca · 2014-2015Itaú Unibanco: Una importante institución financiera brasileñaMejorar la calidad de la decisión de crédito en todo el ciclo manteniendo el riesgo y la morosidad bajo control.Leer más →
- Banca · 2015-2017Banco BV: Un banco brasileño minorista y mayoristaMantener el cálculo de capital regulatorio y los modelos de riesgo auditables y reproducibles ante las exigencias de la supervisión bancaria.Leer más →
- Pagos · 2017Mercado Libre / Mercado Pago: Ecosistema líder de comercio y pagos digitales en América LatinaControlar la exposición a fraude y contracargos sin generar rechazos falsos excesivos ni limitar el crecimiento de pagos legítimos.Leer más →
- Banca · 2018Banco ABC Brasil: Un banco brasileño especializado en banca mayoristaExpandir el crédito corporativo controlando el incumplimiento, la concentración por sector y grupo económico, y el deterioro de la cartera.Leer más →
- Retail · 2020–2021Grupo Casas Bahia: Un gran grupo minorista brasileño con una operación propia de crédito al consumoEscalar la originación de crédito al consumo en canales físicos y digitales, manteniendo políticas de riesgo consistentes, velocidad de aprobación y calidad de cartera.Leer más →
- Retail · 2021–2023Grupo Boticário: Un grupo líder de belleza y bienes de consumo en América LatinaEscalar la inteligencia artificial y el machine learning desde soluciones aisladas hacia una capacidad empresarial gobernada que atendiera múltiples marcas, canales y funciones.Leer más →
- Consultoría · 2023–2025Capgemini: Una organización global de tecnología y consultoríaLlevar a los clientes desde experimentos de IA generativa hacia una adopción gobernada.Leer más →
- Manufactura · 2026Organizaciones industriales y de life sciences globalesConectar la estrategia de IA con casos de uso de la cadena de valor en mantenimiento, abastecimiento, calidad y productividad regulada.Leer más →
Los empleadores aparecen con su nombre y los clientes de consultoría se mantienen anonimizados. Las cifras de empresa, como cartera, GMV o morosidad, muestran el contexto del período en que se hizo el trabajo.