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Con frecuencia, cuando hablamos de Inteligencia Artificial (IA) se plantean dos preguntas: “¿Seguiré teniendo trabajo?“, y “¿se está imponiendo realmente la IA?“
Para muchos, las ideas preconcebidas que tenemos de la IA proceden a menudo de las películas. La IA suele ser una máquina parecida a un ser humano, que en cierta manera está en conflicto con la humanidad.
Como resultado, nuestra comprensión de la IA está fuertemente sesgada. La IA es un conjunto de código, a veces bastante complejo, diseñado para realizar una tarea específica. Por ejemplo, predecir la probabilidad de cáncer a partir de un escáner o traducir una conversación. Sin embargo, una IA no puede aprender ninguna otra tarea más allá de eso. Esto es lo que nos diferencia a los humanos de la Inteligencia Artificial.
Un ser humano puede adquirir destreza en una amplia variedad de tareas, aprender varios idiomas, deportes, instrumentos, etc. Una IA solo podrá centrarse en una única tarea. Lo hace con gran destreza, a veces mejor que un humano, pero solo será capaz de realizar esa tarea específica. Por lo tanto, una IA centrada en la detección del cáncer nunca podría utilizarse como herramienta de traducción universal y viceversa.
Cuando veo presentaciones sobre IA para la gestión de proyectos, los presentadores a menudo se centran en una afirmación que hizo Gartner en 2019 (en inglés) sobre que “en 2030, el 80 % de las tareas de gestión de proyectos estarán automatizadas“. Se considera la plataforma candente sobre la que las empresas de IA intentan agrupar a los profesionales de gestión de proyectos a favor de la IA. Es comprensible que utilizar esta afirmación como punto de partida de la conversación pueda generar ansiedad.
El uso de la IA no se trata únicamente del ahorro de costes, la reducción de esfuerzos o el posible impulso de la redundancia. Tenemos ante nosotros una enorme oportunidad de hacer avanzar nuestra profesión en términos de lo que puede lograr para el cliente al que servimos. El futuro de la IA nos ofrece la posibilidad de:
Incluso con el uso de las tecnologías actuales, cada vez resulta más difícil estar al día con todo el trabajo que se exige a un equipo de proyecto. El marco de gestión de competencias de la Association for Project Management (APM) (en inglés) describe 29 competencias basadas en los resultados que los profesionales de proyectos deben alcanzar.
En los proyectos más pequeños, a menudo encontramos que pocas personas pueden abarcar varias áreas de competencia. Por lo tanto, resulta muy difícil seguir el ritmo del volumen de trabajo, o sacrificamos la calidad por la cantidad.
En programas de mayor envergadura, en los que hay presupuesto para dotar de recursos a una organización de proyectos y hay equipos dedicados a cada competencia, corremos el riesgo de crear silos y perder de vista las relaciones entre ellos. Por ejemplo, comprender el impacto de los riesgos en el calendario, los costes, los imprevistos, el rendimiento de los proveedores, etc.
La IA puede ayudarnos a impulsar la automatización en ambos casos, y en el siguiente gráfico se muestra el nivel de automatización de la gestión de proyectos que la IA puede ofrecer en el futuro.
Algunas capacidades tienen el potencial de ser totalmente reemplazadas por la IA. En otras muchas, la IA ofrecerá soporte en diversos grados, y algunas seguirán estando mayoritariamente en manos humanas. Sin embargo, el verdadero poder de la IA reside en la gestión de las relaciones entre esas capacidades y en la gestión de su integración.
Wellingtone elaboró un informe sobre el estado de la gestión de proyectos (en inglés) en el que se analizaban las herramientas que aportan más valor frente a la dificultad de su implantación. No es ninguna sorpresa que se considere que la gestión de beneficios y la de recursos son difíciles de aplicar y no aportan valor. Actualmente se considera que no aportan valor porque son muy difíciles de aplicar y su mantenimiento exige mucho trabajo.
La capacidad de demostrar de forma tangible el impacto que el cambio está teniendo en la organización es una herramienta poderosa y, cuando se ha implementado, puede tener un efecto profundo en la transformación de las convicciones de una organización. Del mismo modo, la capacidad de gestionar la capacidad de las personas y gestionar claramente las funciones y responsabilidades a nivel granular hace maravillas para la moral, la eficacia y la productividad del equipo.
El 70 % de las organizaciones ha sufrido al menos el fracaso de un proyecto (en inglés) en los 12 meses anteriores. A pesar de los enormes avances que hemos realizado en la progresión de nuestra profesión, esta cifra se ha mantenido prácticamente invariable en los últimos 15 años. Si nos fijamos en los informes de auditoría de los grandes programas gubernamentales, vemos que se repiten los patrones de por qué fracasan los proyectos. Estos incluyen:
Falta de implicación de las partes interesadas o no implicar a dichas partes con la suficiente antelación
Falta de una gobernanza sólida que podría haber evitado que siguieran adelante los proyectos fallidos
La carencia de unos resultados claramente definidos que podrían haber identificado un proyecto que se desviara en la dirección equivocada o que no alcanzara sus beneficios en su totalidad
Equilibramos continuamente la necesidad de centrarnos en el cliente y en las personas, con competencias más técnicas como la gestión de riesgos o la programación. Para tener éxito, debemos centrarnos en una amplia gama de capacidades, lo que desvía nuestra atención del cultivo de relaciones más profundas. Centrarse en el cliente y gestionar el cambio (es decir, llevar a una organización por el camino del cambio) sigue siendo algo secundario en muchos proyectos. Al utilizar la IA para ayudarnos con actividades más técnicas, podremos centrarnos más en:
Crear una herramienta de IA para la gestión de proyectos no es un remedio rápido para solucionar los proyectos que fracasan. La alta dirección debe reconocer que la gestión de carteras, programas y cambios ya no son habilidades técnicas, sino competencias estratégicas que las organizaciones necesitan para adaptarse constantemente a un entorno cambiante y aprovechar las nuevas oportunidades. Para que las empresas y los gobiernos puedan aumentar su escala, adaptarse más rápidamente y orientar los fondos financieros de forma más eficaz, la creación de capacidades de IA se convierte en una inversión estratégica a largo plazo.
Este artículo fue originalmente escrito en inglés por Alex Constantine.
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