Diseño de un modelo de priorización y evaluación de proyectos en Avisor Technologies - ecollect criterios de impacto, viabilidad y alineación estratégica.

Abstract

Este trabajo aborda la necesidad crítica de un modelo dinámico de priorización de proyectos para el sector FinTech, enfocado en resolver fallas sistémicas en ecollect, como la desalineación estratégica, la sobrecarga operativa y la vulnerabilidad regulatoria. Ante la rigidez de los modelos tradicionales —como PMBOK y PRINCE2— en entornos altamente volátiles, se propone el diseño de un sistema adaptativo que integre tres dimensiones principales: el impacto estratégico, entendido como la alineación con metas organizacionales y la penetración en PYMEs; la viabilidad multidimensional, que abarca aspectos técnicos, operativos y financieros, considerando niveles de madurez tecnológica (TRL ≥ 7) y retornos de inversión inferiores a 18 meses; y la resiliencia regulatoria, basada en mecanismos de alerta temprana. La investigación se plantea bajo la metodología de investigación-acción, combinando técnicas de decisión multicriterio como AHP (Analytic Hierarchy Process) y TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution), junto con simulaciones de incertidumbre y un pilotaje en líneas estratégicas, entre ellas la inteligencia artificial aplicada al crédito y el marco PSD2, normativa de la Unión Europea orientada a la modernización de los servicios de pago electrónico. Se espera que la aplicación de este enfoque contribuya a reducir los tiempos de adaptación regulatoria, optimizar el uso de recursos y fortalecer la capacidad de respuesta frente a la volatilidad del entorno. De este modo, se proyecta que el modelo pueda ofrecer una solución al denominado “trilema FinTech”, al buscar un equilibrio entre innovación, cumplimiento y sostenibilidad financiera mediante revisiones trimestrales iterativas. Asimismo, se prevé su potencial de escalabilidad en mercados emergentes y su capacidad para transformar la gestión de portafolios en una ventaja competitiva.

This study addresses the critical need for a dynamic project prioritization model for the FinTech sector, focused on resolving systemic issues within eCollect, such as strategic misalignment, operational overload, and regulatory vulnerability. Given the rigidity of traditional frameworks—such as PMBOK and PRINCE2—in highly volatile environments, the study proposes the design of an adaptive system integrating three main dimensions: strategic impact, understood as alignment with organizational goals and penetration into the SME segment; multidimensional feasibility, encompassing technical, operational, and financial aspects, considering technological maturity levels (TRL ≥ 7) and investment return periods of less than 18 months; and regulatory resilience, based on early warning mechanisms. The research is developed under an action-research methodology, combining multicriteria decision-making techniques such as AHP (Analytic Hierarchy Process) and TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution), together with uncertainty simulations and a pilot implementation in strategic areas, including artificial intelligence applied to credit and the PSD2 framework, a European Union regulation aimed at modernizing electronic payment services. The implementation of this approach is expected to contribute to reducing regulatory adaptation times, optimizing resource utilization, and strengthening responsiveness to environmental volatility. In this way, the model is projected to provide a solution to the so-called “FinTech trilemma” by seeking a balance between innovation, compliance, and financial sustainability through iterative quarterly reviews. Likewise, its scalability potential in emerging markets and its capacity to transform portfolio management into a competitive advantage are anticipated.