Inteligencia artificial aplicada a la gestión de proyectos
La inteligencia artificial (IA) está transformando la manera en que gestionamos los proyectos ofreciendo nuevas herramientas y métodos que mejoran la eficiencia y la toma de decisiones; por ejemplo, Notion o ClickUp. Desde la planificación hasta la ejecución, la IA está ayudando a los equipos de proyectos a superar desafíos y alcanzar objetivos con mayor precisión y velocidad. Este artículo tiene como propósito analizar tres áreas fundamentales en la gestión de proyectos con la finalidad de demostrar cómo la IA puede optimizar la eficiencia y los resultados de los proyectos.
La IA facilita la planificación y programación de proyectos al analizar datos históricos y predecir posibles resultados futuros. Mediante algoritmos avanzados, las herramientas de IA pueden identificar patrones y tendencias que permiten a los gestores de proyectos crear cronogramas más realistas y eficientes. Esta capacidad es fundamental, ya que, como señalan Yaseen et. al. (2020), la predicción de retrasos en el proyecto basada en fuentes internas y externas puede ayudar a los gerentes de proyectos a brindar un pronóstico preciso del cronograma del proyecto. Esto permite a los gestores adoptar enfoques proactivos.
Asimismo, la identificación y mitigación de riesgos es una de las áreas donde la IA tiene un impacto significativo en la gestión de proyectos. Los sistemas de IA pueden analizar datos en tiempo real para detectar señales de advertencia de posibles problemas y sugerir medidas correctivas. Un ejemplo específico es el que brindan Burström et al. (2021), quienes mencionan que la IA ayudó a eliminar contratos de servicios que eran potencialmente riesgosos o costosos. Los autores indican que la unidad de front-end tenía una cartera de contratos que eran una mezcla de buenos y malos contratos. Al utilizar algoritmos de IA, la unidad de front-end podía realizar un mejor análisis del nivel de precios de los contratos de servicios. Ello permitió una mayor rentabilidad en el negocio de servicios. Es importante señalar que la aplicación de IA también puede beneficiar en la prevención de otros tipos de riesgos en la gestión de proyectos; por ejemplo, el monitoreo preventivo de código de software, para evitar errores, vulnerabilidades o exposición a los ataques maliciosos.
Por otra parte, un área donde la IA puede aportar grandes beneficios para la gestión de proyectos es la automatización. En este aspecto, las herramientas de IA pueden encargarse de tareas repetitivas y tediosas; por ejemplo, la generación de informes y el seguimiento del progreso. Esto libera el tiempo para que los equipos de proyectos se concentren en actividades estratégicas de mayor valor. Diferentes sectores y/o tipos de empresas pueden beneficiarse con la automatización, tal como indican Burström et al. (2021) en el caso del sector manufactura. Los autores señalan que a partir de la integración de los datos en todo el ecosistema y utilizar funciones de IA, las empresas manufactureras pueden ofrecer soluciones semiautónomas o totalmente autónomas, como el control automatizado de equipos de exploración minera o el análisis en tiempo real de despacho y entrega de mercadería. Machine Learning y Deep Learning pueden permitir mejoras automatizadas en las operaciones.
En conclusión, la IA está revolucionando la gestión de proyectos ofreciendo nuevas oportunidades para optimizar la planificación, mejorar la gestión de riesgos y aumentar la productividad mediante la automatización. A medida que la tecnología de IA continúa evolucionando, es crucial que las organizaciones adopten estas herramientas para mantenerse competitivas y eficientes. La adopción de IA en la gestión de proyectos no solo mejora los resultados, sino que también permite a los equipos enfocarse en la innovación y la creatividad, aspectos esenciales para el éxito a largo plazo.
Referencias
Burström, T., Parida, V., Lahti, T., & Wincent, J. (2021). AI-enabled business-model innovation and transformation in industrial ecosystems: A framework, model and outline for further research. Journal of Business Research, 127, 85–95. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.01.016
Yaseen, Z. M., Ali, Z. H., Salih, S. Q., & Al-Ansari, N. (2020). Prediction of risk delay in construction projects using a hybrid artificial intelligence model. Sustainability, 12(4), 1514. https://doi.org/10.3390/su12041514
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