IA para Project Managers: liberar el potencial de la gestión de proyectos con el aprendizaje automático

Introducción: ¿qué es la IA para la gestión de proyectos?

La inteligencia artificial (IA) para la gestión de proyectos hace referencia a la integración de la IA en la planificación y ejecución de proyectos. Estas tecnologías, que incluyen el aprendizaje automático (ML, en inglés), el procesamiento del lenguaje natural (NLP, en inglés) y el análisis predictivo, pretenden ayudar a los Project Managers automatizando las operaciones repetitivas, agilizando los flujos de trabajo y proporcionando información procesable sobre los proyectos.

Por ejemplo, estas herramientas pueden utilizarse para realizar tareas como la automatización de las respuestas por correo electrónico y la creación de contenidos de marketing, lo que deja tiempo a los Projects Managers para centrarse en tareas que exigen la intervención humana, como la toma de decisiones.

Cada año se invierten casi 48 billones de dólares en proyectos. Sin embargo, según el Standish Group, sólo el 35% de ellos tiene éxito, mientras que el 65% restante no alcanza su objetivo. Estos beneficios no obtenidos y las pérdidas sufridas ponen de manifiesto la necesidad del aprendizaje automático en los proyectos. En este artículo, nos sumergimos en la IA para que los Project Managers obtengan esos beneficios, como si se tratara de una narración bien guiada en un libro.

En este artículo, nos sumergimos en la IA para Project Managers para obtener esos beneficios.

Ventajas de la IA en la gestión de proyectos

Antes de pasar a utilizar el aumento de la IA en la gestión de proyectos, merece la pena examinar las ventajas conocidas y previstas de la tecnología. En mi investigación, he descubierto que las ventajas más citadas de utilizar la IA de esta forma son las siguientes:

Automatización de tareas

La IA puede reducir considerablemente el trabajo manual que los Project Managers y los equipos tienen que completar automatizando tareas sencillas y repetitivas como la programación, la introducción de datos, la generación de informes y los recordatorios.

Con herramientas como Trello o Asana, se pueden programar tareas automáticamente en función de la disponibilidad, el progreso del proyecto y la prioridad de la tarea. Si un miembro del equipo se retrasa en las tareas, la IA puede reasignar automáticamente los recursos o ajustar los plazos.

Esta integración demuestra el valor del aprendizaje automático para la gestión de proyectos, ya que libera tiempo para centrarse en actividades más estratégicas y de mayor valor, como la planificación a largo plazo, la gestión de riesgos y la comunicación.

Análisis predictivo

El análisis predictivo, impulsado por el aprendizaje automático en la gestión de proyectos, aprovecha vastos conjuntos de datos históricos para predecir tendencias futuras. Esto incluye la estimación de plazos, excesos presupuestarios, retrasos y escasez de recursos. Este enfoque proactivo permite a los Project Managers identificar los problemas antes de que se conviertan en crisis.

Un ejemplo serían los modelos de IA como Microsoft Project o Clarizen, que utilizan datos de proyectos anteriores, como la duración de las tareas, el uso de recursos, los tipos de proyectos, etc., para proyectar riesgos futuros.

Algunas herramientas pueden incluso simular escenarios, lo que permite ver los posibles resultados al tomar distintas decisiones, como cambiar los plazos o los recursos.

Optimización de recursos

Una de las formas más eficientes que tiene una empresa de reducir el despilfarro y aprovechar al máximo lo que tiene es comprender cómo utiliza sus recursos para determinar la mejor forma de desplegarlos. Con la IA, este proceso es más fácil que nunca.

Algunas de las formas en que esto se lleva a cabo es mediante el uso de herramientas como Wrike y Jira, que asignan las tareas a los miembros del equipo más adecuados en función de su rendimiento anterior, sus habilidades y su disponibilidad. Así se garantiza que las tareas se asignen a los miembros del equipo más competentes para lograr la máxima eficacia.

Al aprovechar estas herramientas, los Project Managers pueden reducir el tiempo de inactividad, evitar el agotamiento, mejorar la moral del equipo y mejorar la ejecución del proyecto.

Mejora de la toma de decisiones

Las mejores decisiones que pueden tomar los Project Managers son las que se basan en la recopilación y el análisis de los datos pertinentes. Con la capacidad de analizar grandes cantidades de datos rápidamente, las herramientas de IA pueden descubrir tendencias ocultas, identificar patrones y recomendar el mejor camino a seguir.

Herramientas como ClickUp pueden analizar datos históricos para detectar tendencias, como retrasos en las tareas, cuellos de botella, ineficiencias, etc.

Por ejemplo, gestión de proyectos de aprendizaje automático puede ayudar a descubrir que un tipo concreto de fallo tiende a aparecer en etapas específicas del proyecto de desarrollo. Con esta información, los Project Managers podrían ajustar los protocolos de test para evitar futuros problemas, ahorrando tiempo y dinero.

Mejora de la colaboración

Las herramientas basadas en IA pueden mejorar la colaboración garantizando que todos los miembros del equipo estén en la misma página. Estas herramientas proporcionan actualizaciones en tiempo real, información sobre el progreso de las tareas y otra información relevante a todos los participantes en el proyecto, reduciendo así los efectos de los silos de comunicación.

Supongamos que su empresa es un comercio electrónico que lanza un nuevo producto: La IA puede compartir automáticamente actualizaciones sobre el desarrollo del producto, las campañas de marketing y el rendimiento de las ventas con diferentes equipos para lograr un funcionamiento más alineado y fluido.

Con GenAI, la colaboración puede alcanzar nuevas cotas.

Gestión de costes

Todas las organizaciones comprenden que, sin una gestión adecuada de los costes, los proyectos pueden acabar siendo poco rentables o más caros de lo que deberían, lo que plantea problemas a largo plazo.

Teniendo en cuenta lo que sabemos sobre proyectos anteriores y las tendencias actuales del mercado, podemos aprovechar la IA para realizar estimaciones precisas para la planificación presupuestaria y supervisar el despliegue del plan para detectar cosas como el gasto excesivo o las ineficiencias a medida que se producen.

También permite a los Project Managers tener una buena estimación de lo que ocurriría si cambiaran ciertos aspectos del proyecto, lo que les ayuda a mantenerse dentro del presupuesto. Con mejores estimaciones de costes y un seguimiento en tiempo real, la IA puede evitar sobrecostes y garantizar un uso óptimo de los recursos y mayores posibilidades de rentabilidad.

Gestión del tiempo

La gestión eficaz del tiempo es fundamental para completar los proyectos con éxito y a tiempo. Las herramientas de inteligencia artificial mejoran la gestión del tiempo automatizando operaciones importantes como la programación, la asignación de recursos y el seguimiento del tiempo. Estas funciones permiten a los Project Managers dar prioridad a las cuestiones estratégicas frente a las tareas manuales y repetitivas.

La IA aumenta la eficiencia de tareas que consumen mucho tiempo, como la determinación del alcance del proyecto, la planificación y la elaboración de informes. Las herramientas de IA pueden acelerar el análisis de las historias de usuario utilizando el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para identificar ambigüedades, duplicados, omisiones e incoherencias. Este permite definir los proyectos con mayor precisión y reduce el riesgo de retrasos causados por objetivos poco claros. Las soluciones de programación automatizada desarrollan planes detallados y demandas de recursos, minimizando la introducción manual de datos y acelerando la fase de planificación.

Los informes automatizados basados en IA proporcionan información en tiempo real sobre el estado de los proyectos, los retrasos previstos y el sentimiento del equipo. Estos informes sustituyen a técnicas antiguas y a menudo obsoletas, lo que permite a los Project Managers tomar decisiones oportunas basadas en datos fiables y actuales. Al abordar la gestión del tiempo de forma holística, la IA mejora la planificación y ejecución de los proyectos, lo que se traduce en una mayor eficacia y éxito.

Buenas prácticas para la gestión de proyectos de IA

Al implantar nuevas tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la gestión de proyectos, para hacerlo bien hay que seguir las mejores prácticas conocidas. Estas le garantizan el máximo valor y un funcionamiento y uso fluidos de estas herramientas.

Estas prácticas pueden agilizar los procesos, mejorar la colaboración y lograr resultados más satisfactorios en los proyectos.

Analicemos algunas de ellas.

Mejor selección y priorización

La selección de herramientas de IA es importante, ya que algunas se ajustan mejor que otras a sus necesidades de gestión de proyectos. Para sacarle el máximo partido tienen que evaluar a fondo sus necesidades para determinar qué procesos pueden beneficiarse de la automatización y la mejora.

También es bueno saber hasta qué punto las herramientas pueden integrarse con sus sistemas actuales. Buca plataformas que se sumen a sus flujos de trabajo actuales en lugar de perturbarlos.

Apoyo a la oficina de gestión de proyectos

La IA y el aprendizaje automático para la gestión de proyectos pueden mejorar significativamente la función estratégica de la oficina de gestión de proyectos (PMO). Tradicionalmente, las PMO supervisan múltiples proyectos y garantizar que se ajustan a los objetivos de la empresa. La IA ofrece información para optimizar la selección de proyectos, la priorización y la asignación de recursos.

Herramientas de IA para ayudar a las PMO a supervisar todos los proyectos en curso, evaluar los riesgos, los excesos presupuestarios y alinearse con los objetivos en tiempo real. Esto les permite tomar decisiones basadas en datos que mejoran la prokect tasas de éxito.

Se pueden utilizar herramientas como Monday.com y Smartsheet para prever los riesgos basándose en datos históricos e identificar las tendencias que conducen al fracaso del proyecto.

Mejora y agilización de la definición, planificación y elaboración de informes de los proyectos

Las operaciones pueden acelerar considerablemente las fases de definición, planificación y elaboración de informes de los proyectos, que llevan mucho tiempo, al tiempo que se reducen los errores humanos.

Los Project Managers pueden utilizar la IA para automatizar el proceso de definición del alcance del proyecto e identificar los objetivos clave, los recursos y los entregables necesarios.

En la fase de planificación, las herramientas pueden analizar proyectos anteriores para ayudar a crear planes realistas y factibles. Una vez en marcha, los informes del proyecto, las actualizaciones, el estado, el presupuesto y las métricas de rendimiento pueden seguirse automáticamente para garantizar que se mantiene en el buen camino.

Asistentes virtuales de proyectos

Los asistentes virtuales de proyectos basados en IA pueden mejorar significativamente la eficiencia de la gestión de proyectos. GenAI para Project Managers mejora a los asistentes virtuales de proyectos permitiéndoles redactar informes detallados, responder a consultas complejas e incluso crear estrategias a medida.

Al aprovechar el procesamiento del lenguaje natural y los modelos predictivos avanzados, estas herramientas aportan un nuevo nivel de precisión y eficacia a los flujos de trabajo de los proyectos.

También pueden programar reuniones, enviar recordatorios, generar informes e incluso ayudar en la toma de decisiones analizando los datos del proyecto. Herramientas como Taskade y Epicflow ofrecen funciones que mejoran la productividad y agilizan los flujos de trabajo.

Sistemas de ensayo y software avanzados

Los sistemas y programas de test basados en IA son cruciales para garantizar la calidad y fiabilidad de los resultados de los proyectos. Los sistemas automatizan la creación de casos de test, identifican y corrigen errores y predicen problemas antes de que se produzcan.

Herramientas de IA como Test Sigma y TestCraft utilizan el aprendizaje automático para mejorar la automatización de los tests, haciéndolos más rápidos y precisos. Esto reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para los tests manuales y ayuda a mantener altos estándares durante todo el ciclo de vida del proyecto.

Un nuevo papel para el Project Manager

La nueva integración de la IA y el aprendizaje automático en la gestión de proyectos está transformando el papel del Project Manager. Con la IA encargándose de las tareas rutinarias y el análisis de datos, los Project Managers pueden centrarse más en la toma de decisiones estratégicas, la gestión de las partes interesadas y la dirección de sus equipos.

Las herramientas de IA proporcionan análisis predictivos y perspectivas en tiempo real, lo que permite a los Project Managers abordar los riesgos de forma proactiva y optimizar la asignación de recursos. Este cambio permite a los Project Managers convertirse en líderes y entrenadores más eficaces.

Mayor colaboración y comunicación

Las herramientas de IA pueden mejorar la colaboración y la comunicación en los equipos de proyecto. Plataformas como Slack y Microsoft Teams integran funciones de IA que facilitan una comunicación fluida, automatizan la programación de reuniones y proporcionan actualizaciones en tiempo real sobre el progreso del proyecto.

La IA también puede analizar patrones de comunicación para identificar posibles problemas y sugerir mejoras, creando un entorno de trabajo más colaborativo y eficiente.

¿Cuál es el futuro de la IA en la gestión de proyectos?

A medida que el panorama empresarial se vuelve más complicado y exigente, se espera que crezca la influencia de la IA en la gestión de proyectos, aportando soluciones creativas a retos de larga data.

Los métodos tradicionales de gestión de proyectos sacados de los libros suelen requerir mucho tiempo, son propensos a errores y resultan insuficientes para satisfacer los requisitos dinámicos de hoy en día. Las tecnologías de IA ya están transformando este campo, y su capacidad para cambiar la gestión de proyectos está llamada a aumentar en los próximos años.

Éxito del proyecto

En la actualidad, solo el 35% de los proyectos se terminan con eficacia, una estadística alarmante que se atribuye a las limitaciones tecnológicas de las herramientas tradicionales de gestión de proyectos. Para 2030, se prevé que la IA, el aprendizaje automático y otras tecnologías aumenten considerablemente esta tasa de éxito.

Estas tecnologías agilizarán los procedimientos, mejorarán la toma de decisiones y minimizarán las ineficiencias, permitiendo a las organizaciones cumplir los objetivos de los proyectos de forma más coherente.

Mejor conocimiento del proyecto y seguimiento en tiempo real

Con unos pocos clics, los ejecutivos y Project Managers podrán recibir información detallada sobre el progreso de sus proyectos gracias a gestión de proyectos de aprendizaje automático.

Las herramientas proporcionarán información actualizada en tiempo real sobre la aceptación de las partes interesadas, la moral del equipo, los beneficios esperados e importantes indicadores de rendimiento. Con este grado de apertura y accesibilidad, los líderes podrán tomar decisiones bien informadas con mayor rapidez y eficacia.

Prepararse para el futuro de la inteligencia artificial

Las empresas que quieran utilizar la IA en la gestión de proyectos tienen que prepararse cuanto antes. Para ello, tienen que recopilar datos sobre los proyectos, formar a los empleados y asignar fondos para la adopción y adaptación de la nueva tecnología. Las empresas pueden tomar estas medidas para situarse en primera línea de este cambio revolucionario.

Cómo podemos ayudarte

La implantación de la IA en la gestión de proyectos puede ser transformadora, pero es fundamental contar con los conocimientos y las habilidades adecuados. Nuestros cursos están diseñados para dotarte de los conocimientos necesarios para aprovechar la IA de forma eficaz en sus proyectos.

El curso GenAI for Managers proporciona una comprensión completa de la IA generativa y sus aplicaciones en los negocios. Aprenderás a integrar la IA en sus estrategias de gestión, optimizar los flujos de trabajo e impulsar la innovación.

Tanto si eres nuevo en el tema como si deseas profundizar tus conocimientos, este curso puede ayudarle a adquirir competencia para mejorar tus capacidades de gestión de proyectos.

Además, considera la posibilidad de convertire en Product Manager con el GenAI for Managers curso, que es perfecto para quienes aspiran a destacar en la gestión de productos. Abarca competencias esenciales como la investigación de mercados, la planificación estratégica y la comunicación con las partes interesadas.

Al final, adquirirás la experiencia práctica y aprenderás a gestionar todo el ciclo de vida del producto, desde su concepción hasta su lanzamiento. Este curso te preparará para asumir los retos de la gestión de productos y llevar tus proyectos al éxito.

Conclusión

La integración de la IA en la gestión de proyectos es más que una tendencia tecnológica: es un cambio transformador. Al automatizar tareas repetitivas y aburridas, proporcionar información predictiva y mejorar la colaboración, la IA permite a los Project Managers centrarse en objetivos específicos, mejorar la eficiencia y garantizar el éxito del proyecto.

El éxito de la integración requiere algo más que la mera implantación de herramientas; exige un planteamiento meditado a la hora de elegir las soluciones adecuadas, formar a los equipos y alinear las estrategias de IA con los objetivos de la organización.

Tanto si buscas elevar tus procesos de gestión de proyectos como preparar tu carrera para el futuro, comprender y aprovechar el aprendizaje automático en la gestión de proyectos es esencial. Equípate con las habilidades necesarias para navegar por este dinámico panorama a través de nuestros cursos a medida, y dirige nuestros proyectos de forma más inteligente y eficiente.

Preguntas frecuentes

Maxim Saplin, Director de Proyectos de EPAM y uno de los creadores del proyecto Curso del Generative AI for Managers responde a las preguntas sobre el uso de la IA en la gestión de proyectos.

¿Qué herramienta de IA es mejor para la gestión de proyectos?

— Un chatbot genérico (como ChatGPT o alguna interfaz de usuario privada que utilice la API LLM alojada en la nube) parece la opción más segura. Por supuesto, suponiendo que el chatbot elegido sea basado en modelos SOTA (state of the art) (como GPT-4o, Claude 3.5, etc.) y maneja los datos de forma segura.

Los chatbots son herramientas genéricas que ofrecen la forma más pura de interacción con un LLM — un diálogo de varios turnos. Uno podría pensar que la falta de integración con sistemas externos (piensa en la IA de Atlassian que puede usar tickets de Jira y páginas KB de Confluence como contexto), copiar y pegar es contraproducente, ¿verdad?

Aunque esos sistemas suelen basarse en algún tipo de búsqueda RAG y vectorial, son sistemas black box" y carecen de la fiabilidad de los sistemas tradicionales. No se puede estar seguro al 100% de que un chatbot que recupere información de algún sistema externo haya obtenido realmente toda la información necesaria en su contexto y no haya alucinado enseguida con una respuesta de aspecto plausible.

Mientras que con un chatbot siempre puedes tener el control de la información que llega al chatbot y también verificar las respuestas directamente en el diálogo. Los chatbots no están exentos de problemas de LLM. Aunque tengas el control y trabajes con fragmentos más pequeños, es más fácil rastrear y verificar todos los pasos y respuestas.

Los sistemas de interfaz de usuario conversacional expertos basados en RAG, tal y como se anunciaban e imaginaban a principios de 2023, no se hicieron realidad. Recuerde los vídeos de Office 365 CoPilot, que podía crear un PowerPoint perfecto a partir de una sola indicación, suponiendo que la IA podía leer todos los sistemas internos y razonar.

Y mi opinión es que no se puede esperar que un asistente de PM basado en IA realice un trabajo significativo y, al mismo tiempo, ahorre de forma eficiente y eficaz el esfuerzo de los PM en las tareas rutinarias. Este nivel de razonamiento, autonomía y fiabilidad no se alcanzará en 2024.

Ah, y hablando de Microsoft Copilot... Espolvoreando IA aquí y allá, poniendo un botón de asistente de IA que permite que aparezca una pregunta directamente en la interfaz de usuario de tu documento de Word. Puede ser útil, pero nunca se sabe qué modelo utiliza Microsoft.

Hubo quejas de bajo rendimiento de Copilot supuestamente debido al ahorro de MS en modelos. Chatbot es la mejor herramienta para Project Managers y organizaciones de marketing independientes. Suponiendo que es seguro , y TODAS las salidas se verifican.

Y definitivamente puedes dedicar algo de tiempo a experimentar con otras herramientas, integradas en la interfaz de usuario de tu querido producto o alguna automatización basada en agentes de IA que puedas encontrar, GenAI es famosa por cómo puede sorprender en unos casos de uso y fracasar estrepitosamente en otros. Sólo recuerda el esfuerzo de incitación y verificación.

Si dar las instrucciones requiere mucho trabajo y si la verificación es aún más trabajosa, no utilices GenAI - para buscar esos errores matizados difíciles de detectar , las alucinaciones pueden acabar con tu productividad (y con la confianza en la tecnología). Es mejor que pruebes GenAI en otros casos más fáciles de verificar.

¿Sustituirá la IA a los gestpores de proyecto?

- No, no con el nivel actual de tecnología LLM basada en transformadores. Los flujos agenéticos, que dotan a los robots de IA (o agentes) de herramientas que les permiten interactuar con el mundo exterior, parecen una vía para la automatización cognitiva del trabajo.

Imagina a un trabajador de TI remoto que solo necesite acceso a Slack, JIRA y Git. Los bots de IA ya pueden interactuar con todos esos sistemas, pero no parece que nadie se acerque ni remotamente a "configura tu slack, lee estos documentos de incorporación, realiza esta tarea y revisa la próxima semana"como señaló recientemente Andrei Karpathy (uno de los cofundadores de OpenAI) sobre lo que puede ser el próximo gran hito.

¿Cuál es el futuro de la IA en la gestión de proyectos?

— Los chatbots se están convirtiendo en otra herramienta que no difiere de Excel. Excel ayuda a hacer números, desglosar estimaciones y medir la velocidad del equipo. Los productos basados en LLM podrían ocupar su lugar en los flujos de trabajo de los Project Managers, aunque no veo un futuro radicalmente distinto para la IA en la gestión de proyectos.

Hablando de productos de software, los Project Managers pueden estar más implicados en el trabajo de ingeniería real, tratar con equipos que producen mucho código generado por IA y utilizar varios asistentes de codificación (por ejemplo, Aider, Cursor, GitHub Copilot).

¿Puede la IA redactar un plan de proyecto?

— Depende. Puede crear una plantilla/plantilla de calderas - empezando de cero, rompiendo la "tiranía de la página vacía" para que el humano la copie en Excel/MS Project y luego la itere, creando probablemente algo completamente diferente.

También puedes obtener como entrada un plan que esté completo al 90% (por ejemplo, una tabla con 5 columnas y 100 filas) y terminar las partes que faltan, revisarlo y completarlo. Esencialmente, estamos hablando de tener toda la información necesaria, la estructura correcta y el contenido en el prompt dejando poco espacio para que la IA maquille cosas no existentes/no relevantes.

La IA también puede crear un plan de aspecto plausible que uno puede copiar/pegar tal cual en KB o lo que sea y compartirlo con el equipo. Aunque dudo que sea razonable, se seguirá y se respetará.

Aunque le pidas al modelo que represente el papel del mejor Project Manager del mundo y rellene la solicitud con mucha información relevante para el proyecto. Suponiendo que no crees una estructura de desglose de trabajo (EDT) para 2 personas con 10 filas detallando un par de días de trabajo.