Las decisiones de inversión en proyectos de innovación presentan un problema estructural. Estos proyectos, caracterizados por alta incertidumbre tecnológica y de mercado, se evalúan habitualmente con herramientas financieras diseñadas para entornos de riesgo predecible y flujos de caja estables. El uso dominante de métodos como el VPN, la TIR y el payback introduce sesgos sistemáticos, subestima la incertidumbre y penaliza iniciativas intensivas en aprendizaje, flexibilidad y experimentación generando errores recurrentes de selección conocidos como Error Tipo I, o falsos positivos y Error Tipo II, o falsos negativos.
El origen de estos errores reside en una brecha disciplinar. Desde las finanzas, existe dominio técnico de los modelos de valoración, pero sustentado en supuestos que no reflejan las dinámicas propias de la innovación de base tecnológica. Desde la innovación, existe comprensión del proceso tecnológico y del riesgo, pero con limitaciones para traducirlos en modelos financieros rigurosos y defendibles ante instancias formales de decisión de capital.
Este curso se sitúa en la intersección de ambos campos. Su propósito es cerrar esta brecha formando profesionales capaces de representar la incertidumbre tecnológica y de mercado mediante modelos financieros rigurosos, auditables y defendibles. La simulación de Monte Carlo y la valoración mediante Opciones Reales constituyen el núcleo metodológico, con el apoyo de inteligencia artificial generativa como herramienta analítica para estructurar información, explorar escenarios y fortalecer la calidad de las decisiones de inversión.
El resultado esperado es un profesional que decide bajo incertidumbre con base en evidencia cuantitativa y criterio estratégico, evitando tanto la aprobación de proyectos mal modelados como el descarte sistemático de iniciativas de innovación por rigidez financiera.