Cómo la IA transformará la gestión de proyectos

Astraed

09 abr. 2023 — 11 min read

por Antonio Nieto-Rodriguez

Resumen:

Solo el 35% de los proyectos actuales se han completado correctamente. Una de las razones de esta decepcionante tasa es el bajo nivel de madurez de las tecnologías disponibles para la gestión de proyectos. Esto está a punto de cambiar. Los investigadores, las empresas emergentes y las organizaciones innovadoras están empezando a aplicar la IA, el aprendizaje automático y otras tecnologías avanzadas a la gestión de proyectos y, de aquí a 2030, el campo sufrirá cambios importantes. La tecnología mejorará pronto la selección y la priorización de los proyectos, supervisará el progreso, acelerará la elaboración de informes y facilitará las pruebas. Los directores de proyectos, con la ayuda de los asistentes de proyectos virtuales, descubrirán que sus funciones se centran más en el entrenamiento y la gestión de stakeholder que en las tareas administrativas y manuales. El autor muestra cómo las organizaciones que desean aprovechar los beneficios de las tecnologías de gestión de proyectos deberían empezar hoy mismo por recopilar y limpiar los datos del proyecto, preparar a su personal y dedicar los recursos necesarios para impulsar esta transformación.

___

En un futuro próximo, la CEO de un gran proveedor de telecomunicaciones utilizará una aplicación para teléfonos inteligentes para comprobar las siete iniciativas estratégicas de su organización. Con unos pocos toques, conoce el estado de cada proyecto y el porcentaje de los beneficios esperados que cada uno ha generado. Los estatutos del proyecto y los indicadores clave de rendimiento están disponibles en unos instantes, al igual que el nivel de moral de cada miembro del equipo y la aceptación general de las partes interesadas más importantes.

Ella profundiza en la iniciativa de «cambio de marca». Unos meses antes, un gran competidor había lanzado una nueva marca ecológica, lo que llevó a su empresa a acelerar su propia implementación de la sostenibilidad. Ya se han realizado muchos autoajustes impulsados por la IA, en función de los parámetros elegidos por el director del proyecto y el equipo del proyecto al principio de la iniciativa. La aplicación informa a la CEO de todos los cambios que requieren su atención (así como de los posibles riesgos) y prioriza las decisiones que debe tomar, proporcionando posibles soluciones a cada una de ellas.

Antes de tomar cualquier decisión, el CEO llama al director del proyecto, que ahora dedica la mayor parte de su tiempo a entrenar y apoyar al equipo, a mantener conversaciones periódicas con las principales partes interesadas y a cultivar una cultura de alto rendimiento. Unas semanas antes, el proyecto se había retrasado un poco y la aplicación recomendaba que el equipo aplicara técnicas ágiles para acelerar un flujo de proyectos.

Durante la reunión, simulan posibles soluciones y acuerdan el camino a seguir. El plan del proyecto se actualiza automáticamente y se envían mensajes para informar a los miembros del equipo y a las partes interesadas afectados de los cambios y de una proyección de los resultados esperados.

Gracias a las nuevas tecnologías y formas de trabajo, un proyecto estratégico que podría haberse salido de control —quizás incluso al fracaso— ahora vuelve a estar en camino de tener éxito y ofrecer los resultados esperados.

En el presente, la gestión de proyectos no siempre avanza con la misma fluidez, pero este futuro probablemente esté a menos de una década. Para lograrlo antes, los innovadores y las organizaciones deberían invertir ahora en tecnología de gestión de proyectos.

La gestión de proyectos hoy y el camino a seguir

Cada año, se invierten aproximadamente 48 billones de $ en proyectos. Sin embargo, según el Grupo Standish, solo el 35% de los proyectos se consideran exitosos. El desperdicio de recursos y los beneficios no realizados del 65% restante son alucinantes.

Durante años, en nuestras investigaciones y publicaciones, hemos estado promoviendo la modernización de la gestión de proyectos. Una de las razones por las que hemos descubierto que las tasas de éxito de los proyectos son tan bajas es el bajo nivel de madurez de las tecnologías disponibles para gestionarlos. La mayoría de las organizaciones y los líderes de proyectos siguen utilizando hojas de cálculo, diapositivas y otras aplicaciones que no han evolucionado mucho en las últimas décadas. Son adecuadas cuando se mide el éxito de un proyecto en función de las entregas y los plazos cumplidos, pero no son suficientes en un entorno en el que los proyectos e iniciativas siempre se adaptan, y cambiando continuamente el negocio. Se han producido mejoras en las aplicaciones de gestión de carteras de proyectos, pero aún faltan las capacidades de planificación y colaboración en equipo, la automatización y las funciones «inteligentes».

Si aplicar la IA y otras innovaciones tecnológicas a la gestión de proyectos pudiera mejorar la ratio de éxito de los proyectos solo un 25%, equivaldría a billones de dólares en valor y beneficios para las organizaciones, las sociedades y las personas. Cada una de las tecnologías principales descritas en la historia anterior está lista. La única pregunta ahora es qué tan pronto se aplicarán de forma eficaz a la gestión de proyectos.

La investigación de Gartner indica que el cambio se producirá pronto y prevé que para 2030, 80% de la gestión de proyectos las tareas se ejecutarán mediante IA, impulsadas por macrodatos, aprendizaje automático (ML) y procesamiento del lenguaje natural. Un puñado de investigadores, como Paul Boudreau en su libro Aplicación de herramientas de inteligencia artificial a la gestión de proyectos, y un número creciente de empresas emergentes, ya han desarrollado algoritmos para aplicar la IA y el aprendizaje automático en el mundo de la gestión de proyectos. Cuando la próxima generación de herramientas se adopte ampliamente, habrá cambios radicales.

6 aspectos de la gestión de proyectos que se verán interrumpidos

Vemos los próximos avances tecnológicos como una oportunidad como ninguna antes. Las organizaciones y los líderes de proyectos que estén mejor preparados para este momento de disrupción serán los que se lleven la mayor cantidad de recompensas. Casi todos los aspectos de la gestión de proyectos, desde la planificación hasta los procesos y las personas, se verán afectados. Echemos un vistazo a seis áreas clave.

1. Mejor selección y priorización

La selección y la priorización son un tipo de predicción: ¿qué proyectos aportarán más valor a la organización? Cuando se dispone de los datos correctos, el aprendizaje automático puede detectar patrones que no se pueden discernir por otros medios y puede superar con creces la precisión humana a la hora de hacer predicciones. La priorización basada en la ML pronto se traducirá en:

Identificación más rápida de los proyectos listos para su lanzamiento que cuentan con los fundamentos correctos
Selección de proyectos que tienen más probabilidades de éxito y que ofrecen los mayores beneficios
Un mejor equilibrio en la cartera de proyectos y la visión general de los riesgos en la organización
Eliminación de los sesgos humanos en la toma de decisiones

2. Apoyo a la oficina de gestión de proyectos

Las empresas emergentes de análisis y automatización de datos ahora ayudan a las organizaciones a racionalizar y optimizar la función de la oficina de gestión de proyectos (PMO). El caso más famoso es el uso de la última tecnología por parte del presidente Emmanuel Macron para mantener actualizada la información sobre todos los proyectos del sector público francés. Estas nuevas herramientas inteligentes transformarán radicalmente la forma en que funcionan y funcionan las PMO con:

Mejor seguimiento del progreso del proyecto
La capacidad de anticipar posibles problemas y solucionar algunos problemas simples automáticamente
Preparación y distribución automatizadas de los informes de proyectos y recopilación de comentarios
Mayor sofisticación a la hora de seleccionar la mejor metodología de gestión de proyectos para cada proyecto
Supervisión del cumplimiento de los procesos y políticas
Automatización, mediante asistentes virtuales, de las funciones de soporte, como las actualizaciones de estado, la evaluación de riesgos y el análisis de stakeholder

3. Definición, planificación e informes de proyectos mejorados y más rápidos

Una de las áreas más desarrolladas de la automatización de la gestión de proyectos es la gestión de riesgos. Las nuevas aplicaciones utilizan macrodatos y el aprendizaje automático para ayudar a los líderes y directores de proyectos a anticipar los riesgos que, de otro modo, pasarían desapercibidos. Estas herramientas ya pueden proponer medidas de mitigación y, pronto, podrán ajustar los planes automáticamente para evitar ciertos tipos de riesgos.

Enfoques similares facilitarán pronto la definición, la planificación y la elaboración de informes de los proyectos. Estos ejercicios ahora llevan mucho tiempo, son repetitivos y, en su mayoría, manuales. El aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la salida de texto plano permitirán:

Se mejoró el alcance del proyecto al automatizar la lenta recopilación y el análisis de las historias de usuarios. Estas herramientas revelarán posibles problemas, como ambigüedades, duplicados, omisiones, inconsistencias y complejidades.
Herramientas para facilitar los procesos de programación y redactar planes detallados y demandas de recursos
Informes automatizados que no solo se producen con menos mano de obra, sino que sustituirán los informes actuales, que suelen tener semanas de antigüedad, por datos en tiempo real. Estas herramientas también profundizarán más de lo que es posible actualmente y mostrarán el estado del proyecto, los beneficios logrados, las posibles desviaciones y la opinión del equipo de una manera clara y objetiva.

4. Virtual asistentes de proyectos

Prácticamente de la noche a la mañana, ChatGPT cambió la forma en que el mundo entiende cómo la IA puede analizar enormes conjuntos de datos y generar información novedosa e inmediata en texto plano. En la gestión de proyectos, herramientas como estas impulsarán a los «bots» o «asistentes virtuales». Oracle anunció recientemente un nuevo asistente digital de gestión de proyectos, que proporciona actualizaciones de estado instantáneas y ayuda a los usuarios a actualizar la hora y el progreso de las tareas mediante mensaje de texto, voz o chat.

El asistente digital aprende de las entradas anteriores, los datos de planificación del proyecto y el contexto general para personalizar las interacciones y capturar de forma inteligente la información crítica del proyecto. PMotto es un asistente de proyectos virtual compatible con ML que ya está en uso. Un usuario puede preguntar a PMotto: «Programe a John que pinte la pared la semana que viene y dedíquelo a tiempo completo a la tarea». El asistente podría responder: «Basado en tareas similares anteriores asignadas a John, parece que necesitará dos semanas para hacer el trabajo y no una como usted ha pedido. ¿Debo ajustarlo?»

5. Avanzado sistemas y software de pruebas

Las pruebas son otra tarea esencial en la mayoría de los proyectos, y los directores de proyectos tienen que hacer pruebas pronto y con frecuencia. Hoy en día es raro encontrar un proyecto importante sin varios sistemas y tipos de software que se deban probar antes de que el proyecto se ponga en marcha. Pronto, los sistemas de pruebas avanzados que ahora solo son factibles para ciertos megaproyectos estarán ampliamente disponibles.

La línea Elizabeth, que forma parte del proyecto Crossrail en el Reino Unido, es un ferrocarril complejo con nuevas estaciones, nuevas infraestructuras, nuevas vías y nuevos trenes; por lo tanto, era importante que cada elemento del proyecto pasara por un riguroso proceso de pruebas y puesta en marcha para garantizar la seguridad y la fiabilidad. Se requería una combinación de hardware y software nunca antes vista y, tras los desafíos iniciales, el equipo del proyecto desarrolló el centro de integración de Crossrail. Este centro de pruebas externo totalmente automatizado ha demostrado ser inestimable para aumentar la eficiencia, la rentabilidad y la resiliencia de los sistemas. La ingeniera de sistemas Alessandra Scholl-Sternberg describe algunas de sus características: «Se ha creado una amplia biblioteca de automatización de sistemas que permite realizar configuraciones complejas, realizar controles de estado con precisión, realizar pruebas de resistencia durante períodos prolongados e implementar pruebas de naturaleza repetitiva». Se pueden realizar auditorías rigurosas en las instalaciones las 24 horas del día, los 7 días de la semana, sin riesgo de sesgo por parte del operador.

Las soluciones de pruebas de sistemas avanzadas y automatizadas para proyectos de software pronto permitirán la detección temprana de los defectos y los procesos de autocorrección. Esto reducirá significativamente el tiempo dedicado a las engorrosas actividades de prueba, reducirá el número de modificaciones y, en última instancia, ofrecerá soluciones fáciles de usar y sin errores.

6. UN nuevo puesto para el director del proyecto

Para muchos gestores de proyectos, automatizar una parte importante de sus tareas actuales puede resultar aterrador, pero los que tienen éxito aprenderán a utilizar estas herramientas en su beneficio. Los directores de proyectos no se irán, pero tendrán que aceptar estos cambios y aprovechar las nuevas tecnologías. Actualmente pensamos en los equipos de proyectos interdisciplinarios como un grupo de personas, pero pronto pensaremos en ellos como un grupo de humanos y robots.

Con un alejamiento del trabajo administrativo, el director de proyectos del futuro tendrá que cultivar sólidas habilidades sociales, capacidades de liderazgo, pensamiento estratégico y perspicacia empresarial. Deben centrarse en ofrecer los beneficios esperados y en su alineación con los objetivos estratégicos. También necesitarán un buen conocimiento de estas tecnologías. Algunas organizaciones ya están incorporando la IA en sus programas de formación y certificación de gestión de proyectos, y La Universidad Northeastern incorpora la IA a su plan de estudios, enseñando a los gestores de proyectos a utilizar la IA para automatizar y mejorar los conjuntos de datos y optimizar el valor de la inversión de los proyectos.

Datos y personas Haga que el futuro sea una realidad

Cuando estas herramientas estén listas para las organizaciones, ¿cómo se asegurará de que su organización esté preparada para ellas? Cualquier proceso de adopción de la IA comienza con los datos, pero no debe dejar de preparar a su personal también.

Entrenar los algoritmos de IA para gestionar proyectos requerirá grandes cantidades de datos relacionados con los proyectos. Su organización puede conservar grandes cantidades de datos históricos de proyectos, pero es probable que se almacenen en miles de documentos en varios formatos de archivo repartidos por diferentes sistemas. La información podría estar desactualizada, utilizar diferentes taxonomías o contener valores atípicos y lagunas. Aproximadamente el 80% del tiempo dedicado a preparar un algoritmo de aprendizaje automático para su uso se centra en la recopilación y la limpieza de datos, que toman datos sin procesar y no estructurados y los transforman en datos estructurados que pueden entrenar un modelo de aprendizaje automático.

Sin datos disponibles y gestionados adecuadamente, la transformación de la IA nunca tendrá lugar en su organización, pero ninguna transformación de la IA prosperará si no se prepara también a sí mismo y a su equipo para el cambio.

Esta nueva generación de herramientas no solo cambiará la tecnología en la que gestionamos los proyectos, sino que también cambiará por completo nuestro trabajo en el proyecto. Los directores de proyecto deben estar preparados para entrenar y capacitar a sus equipos para que se adapten a esta transición. Deberían centrarse más en las interacciones humanas y, al mismo tiempo, identificar los déficits de habilidades tecnológicas en sus personas desde el principio y trabajar para abordarlos. Además de centrarse en los resultados del proyecto, deberían centrarse en crear equipos de alto rendimiento en los que los miembros reciban lo que necesitan para poder rendir al máximo.

Si está pensando seriamente en aplicar la IA a sus proyectos y prácticas de gestión de proyectos, las siguientes preguntas le ayudarán a evaluar su decisión.

¿Está preparado para dedicar tiempo a hacer un inventario preciso de todos sus proyectos, incluida la última actualización de estado?
¿Puede invertir varios recursos durante algunos meses para recopilar, limpiar y estructurar los datos de su proyecto?
¿Se ha decidido a dejar de lado sus antiguos hábitos de gestión de proyectos, como sus informes de progreso mensuales?
¿Está dispuesto a invertir en la formación de su comunidad de gestión de proyectos en esta nueva tecnología?
¿Están dispuestos a salir de sus zonas de confort tradicionales y a cambiar radicalmente la forma en que gestionan sus proyectos?
¿Su organización está preparada para aceptar y adoptar una nueva tecnología y entregar las riendas de las decisiones que están en juego cada vez más?
¿Está preparado para dejar que esta tecnología cometa errores a medida que aprende a funcionar mejor para su organización?
¿Su patrocinador ejecutivo de este proyecto tiene la capacidad y la credibilidad de su organización para liderar esta transformación?
¿. Si tiene una o más respuestas «no», tendrá que esforzarse por cambiarlas a «sí» antes de continuar.• • •Como hemos visto, la aplicación de la inteligencia artificial en la gestión de proyectos aportará importantes beneficios, no solo en la automatización de las tareas administrativas y de bajo valor, sino que, lo que es más importante, incluir la IA y otras tecnologías disruptivo en su caja de herramientas ayudará a su organización, sus líderes y directores de proyectos a seleccionar, definir e implementar los proyectos con más éxito.El CEO de nuestra historia estuvo una vez en el puesto que usted ocupa hoy. Le animamos a que dé ya los primeros pasos hacia esta visión positiva del futuro de la gestión de proyectos.