Una gestión de riesgo en proyectos más inteligente

Hace aproximadamente una década, la mayoría de nosotros era escéptico acerca de la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en casi todas partes en los negocios y la vida. Estábamos lejos de plantearnos siquiera su aplicación en la gestión de riesgo en proyectos.

Pensamos que la IA solo podía usarse para hacer tareas repetitivas, simples y rutinarias. Pero con big data, la creciente capacidad de procesamiento y los algoritmos avanzados, se ha demostrado que los sistemas de inteligencia artificial pueden diseñarse para realizar tareas complejas y que el aprendizaje profundo puede hacer que una computadora piense y actúe como un ser humano. Estas innovaciones revolucionan la profesión de Project Manager.

 



¿Cómo es la gestión de riesgo en proyectos impulsada por IA?

Hay al menos 3 formas en que AI puede mejorar la gestión de riesgo en proyectos. Se trata de las siguientes:


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  1. Menos fracaso de proyectos gracias a la analítica predictiva. A lo largo de su ciclo de vida, cualquier proyecto encuentra una serie de riesgos e incertidumbres que pueden causar un fracaso. El equipo debe evaluar y responder regularmente a todos los riesgos que identifican según su experiencia, conocimiento y herramientas disponibles. El desafío con la evaluación de riesgos en curso puede convertirse en un desastre, si el equipo no registra los riesgos nuevos o inherentes a tiempo, especialmente en grandes proyectos. Pero, ¿qué pasaría si se pudiera usar una máquina inteligente de autoaprendizaje para analizar datos históricos, emitir registros y solicitudes entrantes para crear un sistema de calificación de riesgo mejorado? El aprendizaje automático permite que los ordenadores utilicen datos de proyectos anteriores y algoritmos sofisticados para predecir resultados e identificar posibilidades de amenazas y vulnerabilidades que afectan a cada iniciativa. Cuando se aplica el aprendizaje automático a la gestión de riesgo en proyectos se reduce la tasa de fracaso.
  2. Una planificación de proyectos más precisa con la automatización de procesos habilitada por inteligencia artificial. En términos generales, la planificación del proyecto consiste en crear una predicción detallada de cómo utilizar mejor los recursos disponibles en función de los objetivos y metas definidos para el proyecto. El Project Manager, en la práctica, tiene que volver a estimar la duración, los costes y el progreso muchas veces a lo largo del curso de su proyecto para asegurarse de que todo avanza según lo planificado y para determinar qué acciones se pueden tomar para que el proyecto se complete según lo previsto. El desafío aquí es que puede realizar sus estimaciones con prisa y utilizando métodos conservadores que conducen a costes inflados o duraciones incorrectas. Pero este proceso se puede optimizar con el aprendizaje automático. Un sistema impulsado por IA podría analizar datos históricos, tasas de productividad, estimaciones de tiempo, horas de trabajo, etc. para patrones que permitan elaborar un modelo optimizado del proceso de gestión de proyectos y automatizar tareas repetitivas. El aprendizaje automático podría permitir la automatización inteligente de procesos en rutinarias, dejando al talento humano las tareas críticas.
  3. Mejores resultados en el trabajo de los Directores de Proyecto. Estos profesionales dedicarán más tiempo al pensamiento y juicio estratégico y táctico. Un gerente de proyecto se enfocará en más tareas de valor agregado mientras que delegará en los sistemas de inteligencia artificial las tareas de administración y gestión de riesgo en proyectos. Por ejemplo, la asignación de tareas y la programación serán gestionadas por ordenadores que usarán minería de datos y análisis predictivo para diseñar líneas de tiempo precisas y asignar trabajos a los miembros apropiados del equipo.

 

A medida que más aplicaciones de IA lleguen a la mayoría de las industrias la gestión de riesgo en proyectos ganará en efectividad, optimizándose también el resto de funciones propias de un Project Manager.

Créditos fotográficos: cacaroot y wildpixel

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