La estrategia de un coach de gestión de proyectos para mejorar el uso de la IA en las empresas

La implementación y uso de la inteligencia artificial (IA) para la gestión de proyectos, tiene sus retos. En este artículo te presentamos los consejos de un experto en project management, Peter Taylor, para mejorar el uso de la IA en las empresas.

Si deseas seguir el ritmo de tus competidores, tienes que optimizar cuanto antes el uso de la inteligencia artificial (IA) para gestionar proyectos. Un nuevo estudio de Capterra sobre los gerentes de proyectos en todo el mundo* encontró que casi la mitad (46%) está utilizando herramientas de gestión de proyectos basadas en IA y espera aumentar esas inversiones en IA en un promedio del 36% para fin de año. 

Si estás de acuerdo con la idea de incrementar el uso de la IA en los procesos de gestión de proyectos (PM) de tu empresa, pero te preocupa la ejecución de dicho plan, comienza por dar los siguientes pasos, propuestos por el líder intelectual Peter Taylor [1]. Taylor tiene más de 30 años de experiencia liderando oficinas de gestión de proyectos (PMO). Asesora regularmente a las organizaciones sobre cómo mejorar sus procesos, y ha escrito varios libros sobre técnicas de gestión de proyectos y tecnologías emergentes.

Audita tu stack tecnológico a para ver si estás infrautilizando las funciones de la IA o si necesitas herramientas completamente nuevas

"La IA tiene el potencial de convertirse en un auténtico socio digital para los gerentes de proyectos, pues libera su agenda para que puedan dedicar más tiempo a dirigir el equipo del proyecto", afirma Taylor. En opinión de Taylor, las empresas deberían prepararse a sí mismas y a sus gerentes de proyectos para aprovechar plenamente las posibilidades de la tecnología y el software basados ​​en IA. Tendrán que hacer un inventario de sus actuales software de gestión de proyectos y descubrir cómo sus gerentes de proyecto utilizan actualmente esas herramientas. Con estos sencillos pasos, las empresas pueden evaluar su pila de software:

• Crear un inventario completo de todas las herramientas de gestión de proyectos y sus capacidades de IA. Es necesario evaluar el propósito de cada herramienta, la frecuencia de uso y la satisfacción del usuario.
• Recopilar comentarios de los gerentes del proyecto. Esto ayuda a las empresas a comprender qué funciones y herramientas son esenciales y cuáles pueden estar infrautilizadas o ser redundantes.
• Revisar la seguridad y el cumplimiento de la normativa para todas las herramientas. De esta manera, las empresas se aseguran de cumplir con los estándares.
• Evaluar el nivel de formación y soporte de cada herramienta. Esto ayudará a las empresas a identificar lagunas en la capacitación y a organizar sesiones de formación u ofrecer recursos adicionales.

De acuerdo con las evaluaciones de las compañías y los comentarios de los gerentes de proyectos, las empresas pueden tomar decisiones fundamentadas sobre cómo optimizar el uso de la IA en las empresas y qué nuevas inversiones podrían necesitar.

Esta decisión depende, en parte, de los deseos y necesidades personales de las empresas y sus gerentes de proyecto. Ahora bien, si la evaluación se hace correctamente, podrás determinar las áreas en las que la IA puede hacer aportaciones valiosas. "La IA funciona mejor si se utiliza como una especie de copiloto o asistente digital", explica Taylor. Puede hacerse cargo de tareas repetitivas y rutinarias, como la entrada de datos, la programación y la toma de notas durante las reuniones. Estos son algunos ejemplos de funciones que puedes encontrar en el software de gestión de proyectos basado en IA:

Capacidades para crear un plan de proyecto optimizado que incluyen tareas, subtareas y asignación de recursos. Las herramientas con IA relacionan automáticamente las necesidades del proyecto con los miembros adecuados del equipo. Para hacerlo, toman en cuenta las habilidades y el desempeño de los miembros del equipo en proyectos anteriores.

Una pizarra digital habilitada con IA para la planificación y colaboración en equipo. Se puede utilizar como un hub central donde capturar tareas con notas adhesivas y compartir ideas y comentarios. La herramienta identifica los temas principales y los próximos pasos.

Un generador de flujo de trabajo con IA sugiere flujos de trabajo optimizados para organizar tareas y actividades, de modo que los gerentes de proyectos puedan manejar múltiples proyectos con diferentes plazos y tareas.

Diseña programas de aprendizaje y desarrollo de las habilidades técnicas e interpersonales de los gerentes de proyectos 

"Para ayudar a sus gerentes de proyectos a utilizar la IA, las empresas primero deben identificar las brechas de conocimiento existentes", explica Taylor. “El segundo paso es apoyarlos con capacitación. No es necesario que tomen un curso de dos días. Existe una tendencia hacia el llamado “microaprendizaje”, que ofrece conocimientos en pequeños fragmentos de un par de minutos en el momento en que el usuario los necesita”.

Parte de la formación deberá estar orientada a desarrollar las habilidades interpersonales adecuadas. Dado que la IA se hace cargo de la mayoría de las tareas técnicas, como la planificación y la presentación de informes, los gerentes de proyectos tendrán más tiempo para centrarse en capacitar a los equipos y dirigir a las personas. El hecho de que la mayoría de los gerentes de proyectos sientan que el uso de la inteligencia emocional (EQ) ha aumentado en los últimos dos años ya apunta en esa dirección. Más de la mitad de los gerentes de proyectos encuestados (56%) cree que esta tiene un impacto significativo en la capacidad del equipo para lograr sus objetivos.

En la encuesta de Capterra, se preguntó a los gerentes de proyectos con qué habilidades interpersonales tienen dificultades. Sus respuestas más habituales fueron la resolución de conflictos (43%), la gestión de las relaciones con los miembros de su equipo (39%) y la comunicación de necesidades y expectativas (34%). 

Afortunadamente, existen algunos métodos eficaces que los líderes empresariales pueden utilizar para capacitar a sus gerentes de proyectos:

Ejercicios de juegos de rol y simulación que permiten a los gerentes de proyectos experimentar situaciones del mundo real y probar diferentes enfoques para manejar conflictos, negociar y fomentar relaciones positivas.

Talleres interactivos que incluyen actividades como discusiones grupales, estudios de casos y ejercicios interactivos que permiten enseñar estrategias para escuchar activamente, comprender diferentes tipos de personalidad, manejar conversaciones difíciles y construir un ambiente de equipo colaborativo. 

Programas de mentoría y coaching que brindan a los gerentes de proyectos apoyo continuo y orientación personalizada al vincularlos con mentores experimentados en la empresa que pueden ayudar a abordar desafíos específicos, establecer objetivos de mejora y realizar un seguimiento del progreso. 

El uso cada vez mayor de la IA también requiere habilidades totalmente nuevas, como el análisis de datos, la gestión de datos y la capacidad de aprovechar al máximo las herramientas de gestión de proyectos basadas en IA.

El software de gestión del aprendizaje (LMS) puede ser de gran ayuda para las empresas que desean crear, gestionar, impartir y realizar un seguimiento de los contenidos y actividades empleados en la formación. Permite a las empresas crear rutas de aprendizaje que se adapten a los conocimientos y habilidades específicos que los gerentes de proyectos necesitan adquirir, ya sea para comprender cómo funcionan los algoritmos de IA o cómo solucionar problemas. 

Este tipo de software permite a las empresas ofrecer acceso a seminarios web, videoconferencias y artículos de los expertos de la industria y, a menudo, incluye tableros y foros de discusión donde los gerentes de proyectos pueden compartir ideas, discutir desafíos y colaborar en temas específicos. Los gerentes de proyectos pueden acceder e interactuar con contenido educativo o con los materiales de los cursos de capacitación a su propio ritmo y en su propio horario.

Desarrolla barreras de seguridad para minimizar el uso indebido de los datos y outputs generados por las herramientas de IA

"En todas las empresas con las que he trabajado, la calidad de los datos generados por la IA era un problema", dice Peter Taylor. “Existe un dicho famoso: ‘Si introduces basura, solo obtendrás basura’. Con la IA, la información entrará y saldrá más rápido, por lo que será necesario contar con un proceso de gestión del conocimiento para garantizar que los datos que salen sean confiables”. 

Los resultados de la encuesta de Capterra confirman su conclusión, ya que el 41% de los gerentes de proyectos afirma que su empresa ha experimentado problemas con la calidad de los datos, y el 22% obtenía sesgos no deseados en los resultados. Esta podría ser una de las razones por las que casi la mitad (49%) de los gerentes de proyectos se muestra escéptico respecto al uso de la IA.

La cuestión es cómo las empresas pueden crear barreras de seguridad adecuadas para minimizar el riesgo de que los gerentes de proyectos tomen acciones basadas en datos incorrectos.

El primer paso es comprender las ventajas y limitaciones de las herramientas basadas en IA. Por ejemplo, según Gartner, GenAI es muy útil para generar contenidos y obtener nuevos conocimientos, pero poco útil para la predicción, previsión y planificación [2]. Las empresas deben seleccionar las herramientas en función de los objetivos que quieren alcanzar.

El segundo paso es crear el proceso de gestión de datos adecuado. Gartner recomienda a los líderes empresariales implementar una serie de mejores prácticas [3] para garantizar una calidad constante de los datos, como por ejemplo: 

• Crear la mentalidad adecuada, lo que incluye reconocer que la gestión del cambio es necesaria para mantener un nivel aceptable de calidad en los datos.
• Incorporar la responsabilidad de la calidad de los datos en múltiples roles y no simplemente delegar todo al departamento de TI.
• Aprovechar la tecnología para integrar fuentes de datos, así como medir y reportar la calidad de los datos proporcionados por fuentes operativas.
• Mapear consistentemente el impacto de la calidad de los datos en los resultados comerciales, el desempeño y las repercusiones financieras.

Las empresas más grandes que quieran poner en práctica la gestión de riesgos de datos pueden usar el software de gestión de riesgos, que se puede integrar en el software de gestión de proyectos. Hay varias formas de utilizar la IA para la gestión de riesgos, como por ejemplo:

Monitorear la calidad de los datos que se introducen en las herramientas de inteligencia artificial. Al establecer métricas de calidad de datos predefinidas, el software puede generar alertas automáticamente cuando la calidad cae por debajo de niveles aceptables. El software puede mantener registros de auditoría detallados de todas las actividades relacionadas con los datos, incluida la recopilación, el procesamiento y el uso de los datos. 

Ejecución de escenarios hipotéticos, cambiando para ello variables del proyecto como fechas de vencimiento, presupuesto y asignaciones de recursos para comprobar el impacto que podrían causar. Con la ayuda de la IA generativa, los gerentes de proyectos pueden idear varios riesgos que podrían encontrar en un proyecto y discutirlos con las principales partes interesadas.

Analizar grandes volúmenes de datos no estructurados, como correos electrónicos, notas de reuniones e informes de progreso, con la ayuda del procesamiento del lenguaje natural (PLN). Las herramientas de PLN permiten a las computadoras comprender y usar lenguaje humano para comunicarse. Puedes utilizarlas para escanear las comunicaciones relacionadas con el proyecto e identificar las señales que advierten sobre riesgos potenciales.

Capacitar a tus gerentes de proyectos sobre cómo trabajar con IA es fundamental

Las capacidades de las herramientas de IA evolucionan constantemente, al igual que el conjunto de habilidades necesarias para trabajar con esas herramientas. Las empresas tendrán que invertir en el conocimiento y las habilidades de su gerente de proyectos de IA para asegurarse de que pueden mantenerse al día con los nuevos desarrollos tecnológicos. 

Peter Taylor recomienda que las empresas ofrezcan “sesiones de microaprendizaje” para desarrollar sus habilidades blandas y duras. Mientras que el enfoque de las habilidades sociales debería recaer en desarrollar su EQ (inteligencia emocional), el enfoque de las habilidades duras debería estar en ser capaces de evaluar correctamente la información para reconocer los datos de mala calidad, manejar grandes volúmenes de datos y tomar decisiones mejor fundamentadas y basadas en datos.

El siguiente paso es trabajar con los líderes de tu empresa para determinar cuáles de las recomendaciones de Peter Taylor aplicarás y en qué momento. Prepárate para alcanzar el éxito identificando de antemano dónde se encuentran las lagunas en los conocimientos de tus gerentes de proyecto y qué acciones puedes emprender para superarlas. 

Para identificar las brechas, la mejor opción es realizar un análisis de habilidades para evaluar la diferencia entre las capacidades actuales de tu equipo y lo necesario para cumplir con las futuras demandas de la estrategia empresarial.