La IA promete eliminar las tareas innecesarias de la gestión de proyectos, pero solo con el enfoque adecuado. Estrategias para integrar herramientas de IA eficazmente y evitar el caos.
por Nick Kolakowski
La IA promete eliminar las tareas innecesarias de la gestión de proyectos, pero solo con el enfoque adecuado. Estrategias para integrar herramientas de IA eficazmente y evitar el caos.
El trabajo de los gerentes de proyecto ya era complicado, pero la introducción de funciones de IA en plataformas populares de gestión de proyectos como Asana y Jira podría dificultar aún más la eficacia y la precisión de los flujos de trabajo en los próximos años. Si bien estos “compañeros de equipo” de IA prometen un aumento de la productividad, deben gestionarse de forma controlada y transparente, o los proyectos podrían sumirse en el caos, poniendo en riesgo a las empresas.
La IA llega a las plataformas de gestión de proyectos
Algunas de las plataformas de gestión de proyectos más grandes han introducido IA en sus productos, incluidas (aunque no limitadas a):
- Asana : el asistente de inteligencia artificial de Asana puede resumir tareas y carteras de proyectos, sugerir ediciones de texto, automatizar algunos flujos de trabajo y evaluar la viabilidad de ciertos objetivos.
- Atlassian : las ofertas de inteligencia artificial de Atlassian incluyen documentación automatizada, resúmenes, respuestas de clientes y recomendaciones de tareas; también impulsa Trello y otras herramientas de Atlassian.
- Jira Rovo : Jira (propiedad de Atlassian) creó Rovo, un “compañero de equipo de IA” que busca, chatea y crea agentes de IA personalizados.
- Monday.com : la inteligencia artificial de Monday.com extrae información de archivos, ejecuta análisis de sentimientos y resume y traduce texto.
- Motion : el espacio de trabajo de IA de Motion incluye búsqueda impulsada por IA y gestión automática de tareas.
Muchos gerentes de proyectos también confían en bots personalizados dentro de ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic y Google Gemini para ayudar con los resúmenes de proyectos, la programación y otras tareas.
Los riesgos de integrar la IA en la gestión de proyectos
En teoría, integrar la IA en el software de gestión de proyectos ayuda a eliminar muchas de las tareas repetitivas y molestas que abruman a los gerentes y equipos de proyecto, como el seguimiento del progreso y la generación de actualizaciones de estado. ¿Quién no querría que un asistente de IA le alivie las tareas innecesarias para poder concentrarse en finalizar los proyectos? No es de extrañar que alrededor del 72 % de los encuestados en un informe reciente de Quickbase afirmara que sus organizaciones planeaban aumentar el presupuesto para herramientas de IA en 2025 .
Sin embargo, la integración de la IA en la gestión de proyectos conlleva una serie de problemas que afectan a toda la empresa.
Para empezar, la IA podría generar actualizaciones de estado o informes erróneos, lo que podría desviar un proyecto. También existe un riesgo de ciberseguridad: a menos que los gerentes de proyecto establezcan permisos, la IA de una plataforma podría exponer datos confidenciales a usuarios internos o externos. Por eso, Atlassian insta a las empresas del sector salud a que, por ejemplo, sean conscientes del cumplimiento de la HIPAA y de los datos de los pacientes al utilizar sus productos.
A pesar de estas preocupaciones sobre seguridad y privacidad, la IA debe procesar la mayor cantidad de datos posible para ser eficaz, lo que presiona a las empresas para que expongan su infraestructura digital a sus nuevas herramientas. Esta “paradoja de los permisos” mantiene a los gerentes de proyecto, líderes empresariales y expertos en ciberseguridad despiertos hasta altas horas de la noche.
Por último, una herramienta de IA diseñada para ahorrarle tiempo y esfuerzo al gerente de proyectos podría ejercer más presión sobre otros miembros del equipo.
“Cuando se crean artefactos clave del proyecto con herramientas de IA, los gerentes de proyecto pueden perder esa comprensión más profunda de las partes interesadas, las necesidades y los riesgos que se obtiene al elaborar planes e informes”, afirmó Jami Yazdani , fundadora y consultora principal de Yazdani Consulting and Facilitation, y profesional certificada en gestión de proyectos. “Cuando el gerente de proyecto ya no posee un profundo conocimiento del proyecto, los miembros del equipo pueden tener que asumir una mayor responsabilidad en la supervisión y el control de las diferentes áreas del proyecto”.
“Muchos expertos en la materia (SMEs) pueden no sentirse cómodos desempeñando este rol, y sin la visión más integral que suele aportar un gerente de proyecto, algunos equipos pueden tener dificultades para tomar decisiones o mitigar riesgos eficazmente”, añadió Yazdani. Independientemente de su implementación de IA, los gerentes de proyecto deben asegurarse de que los planes de proyecto reflejen el conocimiento de sus equipos y del entorno, o se arriesgan a que sus equipos se vean abrumados.
Cómo los gerentes de proyectos integran eficazmente un sistema de IA
Cuando se trata de “incorporar” una IA a la configuración de gestión de proyectos de una empresa, la clave es comenzar de a poco.
“Los líderes más eficaces que he visto impulsan la adopción de la IA mediante la creación de valor ajustado al riesgo; primero implementando en áreas de alto valor y bajo riesgo, recopilando evidencia de éxito y luego escalando”, afirmó Anthony Habayeb , experto en riesgos empresariales y director ejecutivo de Monitaur, empresa de gobernanza de IA. “Estos líderes invierten en la gobernanza como requisito principal, lo que resulta en proyectos piloto que no solo demuestran su valor, sino que también demuestran que se puede invertir en IA de forma responsable. Estos proyectos piloto se convierten en ejemplos que aceleran y hacen más segura la adopción en toda la empresa. Saltarse este enfoque gradual a menudo significa que las ganancias de productividad son efímeras, ya que la confianza se erosiona y surgen errores costosos posteriormente”.
Tras desarrollar un piloto con funciones de bajo riesgo, como la búsqueda en lenguaje natural, escale el proceso a la automatización de procesos de gestión de proyectos bien definidos, como el triaje de proyectos. Si todo sigue funcionando correctamente, considere implementar flujos de trabajo de IA más potentes, como el análisis predictivo de riesgos.
Para los líderes empresariales que no son gerentes de proyectos, tengan en cuenta que estos consejos (comenzar de a poco, alinear la IA con prioridades más amplias, etc.) son las mejores prácticas para prácticamente cualquier tipo de implementación de IA, no solo para la gestión de proyectos.
Ventajas y desventajas de los flujos de trabajo con intervención humana
Las empresas pueden intentar evitar los posibles problemas de IA mediante la introducción de flujos de trabajo con participación humana (HITL) , a veces con la ayuda de los creadores de herramientas de gestión de proyectos. Por ejemplo, Asana permite a los usuarios insertar puntos de control HITL en los flujos de trabajo, donde el trabajo no se ejecuta a menos que una persona lo autorice. Otras tácticas HITL incluyen:
- Preprocesamiento : un trabajador humano selecciona los datos que utiliza la IA, lo que mejora la precisión de la base de conocimientos principal.
- Aprobación humana: la IA necesita la aprobación humana para una acción crítica o irreversible, como eliminar una base de código o reasignar un presupuesto.
- Revisión posterior al proyecto : un humano revisa y finaliza el resultado de la IA, ya sea una actualización de estado o algo más grande, como un componente del proyecto.
Pero Habayeb cree que HITL tiene sus inconvenientes, en particular la revisión humana de los resultados.