El papel de la IA en el futuro de la gestión de proyectos

Cómo la IA impulsará la gestión de proyectos en el futuro

A medida que el entorno empresarial se vuelve más exigente, los desafíos en la gestión de proyectos se vuelven más complejos. La buena noticia es que la tecnología también está cambiando y brindando soluciones a algunos de los mayores desafíos actuales. En este caso, estamos hablando de la IA en la gestión de proyectos y de cómo puede ayudar a los empleados a automatizar tareas y procesos para finalizar los proyectos a tiempo y de manera eficiente. Después de todo, los enfoques tradicionales pueden hacer mucho por usted. Aunque son útiles, las antiguas formas de gestión de proyectos suelen llevar mucho tiempo y son susceptibles de cometer errores, por lo que es necesario innovar y cambiar si desea que su empresa se mantenga al día con las últimas tendencias en el campo. Únase a nosotros mientras exploramos cómo la IA puede interferir con la gestión de proyectos y brindar una nueva perspectiva de cómo se hacen las cosas en su empresa.

Los usos de la IA en la gestión de proyectos

Automatización

A nadie le gusta realizar tareas tediosas y, afortunadamente, hay formas en que sus empleados pueden evitarlo. Las herramientas de gestión impulsadas por IA siempre están dispuestas a asumir responsabilidades como programar reuniones, crear informes para los gerentes o enviar recordatorios por correo electrónico sobre la próxima fecha límite de un proyecto. Al verificar el calendario y la programación de cada miembro del equipo, el software asigna tareas que resuenan con su disponibilidad durante la jornada laboral, protegiendo así su tiempo y energía y al mismo tiempo garantizando que se concentrarán solo en actividades no repetitivas.

Análisis predictivo

Todo proyecto enfrenta riesgos, por muy bien planificado que esté. Ya sea que se trate de un riesgo financiero, técnico u operativo, los gerentes de proyectos saben de primera mano lo importante que es estar preparados para cada peligro que pueda surgir en su camino. Aunque hasta ahora los gerentes confiaban en su instinto y experiencia para prever problemas potenciales, el análisis predictivo de IA puede intervenir y ayudar en el proceso. Estos análisis se basan en Machine Learning y Big Data para predecir tendencias y presentar a los gerentes de proyectos posibles riesgos para que sepan cómo actuar. Los sistemas de inteligencia artificial pueden incluso advertir a los empleados cuando está a punto de surgir un problema, dándoles tiempo suficiente para tomar medidas.

Asignación de recursos

Los directores de proyectos tienen que lidiar con una parte justa de los recursos, como empleados, equipos, presupuesto y, por supuesto, tiempo. Dado que los plazos los presionan continuamente, deben encontrar el equilibrio perfecto entre la asignación de estos recursos. Es más fácil cuando tienes que lidiar con un proyecto, pero ¿qué pasa si tienes que hacer malabares con varios simultáneamente? La IA vuelve a entrar en juego optimizando el proceso. El sistema recopila datos como proyectos anteriores, tasas de finalización, habilidades de los empleados y equipos disponibles, y luego recomienda cómo distribuir el trabajo. Por ejemplo, podría recomendar asignar tareas a miembros específicos del equipo que tengan las habilidades para completarlas más rápido, o posponer un proyecto hasta que el equipo necesario para terminarlo esté disponible nuevamente.

Seguimiento del proyecto

El seguimiento y la presentación de informes de proyectos en tiempo real son muy importantes en la gestión de proyectos porque no era posible hasta hace poco. En el pasado, los gerentes de proyecto realizaban un seguimiento del progreso de un proyecto recibiendo informes ocasionales que a menudo estaban desactualizados cuando el informe estaba en manos del gerente. Sin embargo, los sistemas de IA procesan datos en tiempo real, proporcionando a los gerentes información y alertas oportunas que les permitirán realizar los cambios necesarios en el momento. Al tener en cuenta información como plazos, cronogramas o cómo un equipo completa las tareas, el sistema puede mostrar inmediatamente el progreso de un proyecto en cualquier momento.

Los beneficios de la IA en la gestión de proyectos

Eficiencia

Hablamos de cómo la IA puede manejar tareas repetitivas, pero no de lo que esto significa para la productividad de un equipo. Además de liberar tiempo a los empleados y permitirles centrarse en aspectos más importantes de un proyecto, también reduce los errores. Es normal que las personas cometan errores cuando están abrumadas por el trabajo, pero un sistema de inteligencia artificial puede automatizar procesos con precisión. De esta manera, los proyectos se completan a tiempo porque hay menos errores que causan retrasos y cuestan recursos. Además, cuando las tareas se automatizan, los equipos pueden asumir muchos más proyectos y terminarlos a tiempo, ya que la IA actúa como muchos empleados adicionales que trabajan para lograr el mismo objetivo.

Mejor toma de decisiones

Una persona puede sentirse abrumada rápidamente al analizar muchos datos, pero ese no es el caso con la IA. Un sistema de inteligencia artificial puede procesar sin esfuerzo grandes cantidades de información y brindar información que es fácil de leer y en la que basar sus decisiones. Por ejemplo, puede analizar el desempeño de su equipo de marketing en proyectos anteriores y mostrarle dónde suelen tener dificultades. Luego, depende de usted decidir cómo procederá y qué ajustará. Lo mismo se aplica a los informes en tiempo real. El sistema le avisará si, por ejemplo, su proyecto se ha retrasado en el tiempo y podrá actuar en consecuencia basándose en hechos y no en instinto.

Reducción de costo

No sólo se evitan errores costosos al utilizar la IA para la gestión de proyectos. Los sistemas de inteligencia artificial también reducen el costo de contratar nuevos empleados y alivian parte de la carga de trabajo porque pueden manejar muchas tareas repetitivas. Desde consultas de atención al cliente y organización de documentos hasta programación de reuniones, no es necesario ampliar su equipo si no puede permitírselo. Además, asignar recursos de manera inteligente puede evitarle gastos excesivos, ya que tendrá la oportunidad de saber de inmediato qué empleados pueden desempeñarse con éxito en determinados proyectos. De manera similar, no gastará dinero determinando qué equipo es mejor porque ya tendrá la información necesaria para guiar sus decisiones.

Qué considerar

Privacidad de datos

Los datos en la gestión de proyectos generalmente provienen de planes de proyecto, registros, documentos financieros e incluso herramientas de colaboración. Estos datos pueden ser susceptibles a violaciones y otros peligros de seguridad que pongan en peligro la reputación de su empresa. Además, también puede haber intentos de piratería de sus herramientas de gestión de proyectos para obtener acceso no autorizado a información confidencial. Es por eso que debe implementar un cifrado y anonimización de datos sólidos con controles de acceso estrictos. Además de eso, asegúrese de cumplir con las leyes regulatorias y contar con un soporte técnico sólido y un equipo legal que pueda acudir al rescate si se produce una infracción.

Integración

No siempre es fácil implementar una herramienta de inteligencia artificial en su sistema de gestión de proyectos, especialmente si ha estado utilizando software antiguo para sus procesos. Al decidir combinar los dos, verifique la compatibilidad. Encontrar un programa de IA que funcione correctamente cuando se integra con su pila existente es fácil; lo difícil es encontrar herramientas que se complementen y mejoren sus operaciones. Por lo tanto, consulte con su equipo de TI y verifique si sus sistemas actuales pueden manejar la cantidad de datos que genera la IA, si pueden soportar la mayor carga de trabajo que traerá la IA y si existen opciones de capacitación para que su personal pueda dominarlas fácilmente. su nuevo software.

Ética y prejuicios

Los sistemas de inteligencia artificial se entrenan con datos pasados ​​que pueden contener sesgos, lo que produce resultados problemáticos. Por ejemplo, su programa de gestión de proyectos impulsado por IA podría asignar tareas a los miembros del equipo basándose únicamente en el género, la raza y otros criterios sesgados. Esto perjudicaría no sólo el rendimiento de sus equipos sino también el resultado de sus proyectos. Para navegar esto, asegúrese de que los datos que utiliza para entrenar su IA sean cualitativos y diversos. Además, priorice la transparencia en la forma en que utiliza esos sistemas. Esto significa explicar cómo la IA toma decisiones y permitir que su fuerza laboral intervenga cuando sea necesario para evitar que surjan problemas éticos.

Conclusión

La IA actúa como un par de manos extra en el caso de la gestión de proyectos, lista para ayudar a sus equipos con sus tareas mundanas y ofrecer soluciones antes de que surjan problemas. Adoptar esta tecnología puede brindarle una ventaja competitiva incluso en las industrias más exigentes. Sin embargo, la IA no puede hacer maravillas por sí sola. Su empresa necesita dar la bienvenida al cambio y preparar a su fuerza laboral invirtiendo en capacitación sobre herramientas de inteligencia artificial y fomentando una cultura de aprendizaje continuo.