La Gestión de Proyectos o Project Management aluden a la administración, ejecución y dirección de un proyecto. De principio a fin, los directores de proyectos lideran cada una de las etapas.
Con el avance de la tecnología, esta profesión se vio positivamente afectada, ya que las distintas innovaciones permiten agilizar las tareas y tener un mejor seguimiento de cada una de las etapas.
La aplicación de las metodologías Ágiles abre un abanico de posibilidades para mejorar la performance de los proyectos. Entre las innovaciones tecnológicas podemos encontrar a la implementación de la Inteligencia Artificial, al Machine Learning y el Análisis Avanzado de Datos.
En la actualidad los negocios y la industria se apoyan en los avances de la tecnología para mejorar los índices de producción y de rendimiento. El rol del director de proyectos (project manager) debe adaptarse a estos cambios y a la incorporación de programas que permitan cumplir con sus metas, al que, reducir los márgenes de error.
Por todo esto decimos que el futuro en la gestión de proyectos está en la implementación de distintas herramientas que hoy aporta la tecnología. Gracias a ella, los proyectos consiguen alcanzar los objetivos en tiempo y forma, optimizando sus recursos.
Los directores de proyectos del futuro se convierten en una pieza clave en las organizaciones de proyectos. Deben tener un entendimiento de la industria y su escenario global.
Gran organización y formación
A estos líderes se les exige ser organizados, contar con certificaciones, ser flexibles y adaptarse a cambios. Deben tener la capacidad de equilibrar las fortalezas y debilidades de las organizaciones, con el fin de cumplir objetivos de negocios.
Adaptabilidad y mentalidad flexible
Se espera de ellos una mentalidad abierta a la incorporación de las metodologías ágiles y a la tecnología para potenciar las oportunidades de mejora en cada proyecto.
Satisfacer las necesidades del cliente
Deben estar enfocados en responder a las necesidades de los clientes, brindando soluciones prácticas para cumplir con las expectativas.
Soluciones simples y efectivas
Todo proyecto puede presentar dificultades en su ejecución en cualquiera de sus etapas. El director de proyectos debe poder encontrar soluciones rápidas que puedan resolver dificultades de manera efectiva.
Trabajo colaborativo
La gestión del proyecto demanda a personas con una inteligencia emocional preparada para construir relaciones de confianza entre los miembros del equipo. El líder de un proyecto debe ser el guía y saber aprovechar las fortalezas de sus recursos.
Incorporar tecnología
La implementación de tecnología adecuada a las necesidades a resolver puede ser la solución a distintas aristas de la situación. Esto significa que un mismo programa puede brindar varias soluciones en una sola herramienta.
Ejecutar Metodologías Ágiles
Este tipo de tecnología fomenta el trabajo colaborativo, la autonomía y la transparencia hacia un objetivo en común.
Reducir el margen de error
La aplicación de las innovaciones tecnológicas permiten hacer un mejor control, seguimiento y corrección de errores de manera simultánea. Se pueden realizar los ajustes necesarios para continuar el proyecto sin modificar los tiempos de entrega.
¿Las Metodologías Ágiles pueden mejorar el rendimiento, la productividad y la calidad del producto final?
En su 16° Informe sobre el Estado de Agilidad, la empresa Digital. AI, nos
brinda algunos datos que pueden responder a esta pregunta.
- 64% de la gestión de proyectos aumentaron su capacidad para adaptarse a cambios de prioridades.
- 47% de mejora en las comunicaciones entre el equipo Comercial y el de Tecnología.
- 42% incremento de la calidad del proyecto final.
- 40% de mejoras en la transparencia de la gestión de proyectos.
- 47% de aumento en los indicadores de productividad de los equipos
Estos datos fueron tomados de empresas que en los últimos años adoptaron las Metodologías Ágiles. Los valores nos muestran los cambios registrados.
¿Cuáles son los aportes de estas herramientas tecnológicas para una empresa?
2. Inteligencia Artificial
Velocidad en los procesos
La Inteligencia Artificial es una herramienta con la capacidad de hacer tareas mecánicas o repetitivas que requieren de la inteligencia humana. Básicamente, reemplaza a la actividad humana realizando esas tareas de manera rápida, efectiva y con menor margen de error.
Automatización
Las empresas sacan provecho de estos programas para automatizar algunas actividades. De esa manera, agilizan tiempos y alcanzan resultados con mayor velocidad. La implementación de este tipo de tecnología, requiere de una transformación digital de los sectores afectados por esta actualización de procesos.
Mejora el Rendimiento
Los programas permiten hacer pruebas y verificar resultados de la gestión de proyectos con el objetivo de realizar ajustes para mejorar su rendimiento. Con su aplicación, las empresas registran mejoras en el rendimiento y el nivel de eficiencia en estas actividades.
¿Cuál es el impacto de la Inteligencia Artificial en las empresas?
El informe AI Index 2023 de la Universidad de Stanford nos indica que la demanda de este tipo de tecnología está en alza en prácticamente todos los sectores de la industria.
Se registró un aumento de entre el 50% y el 60% de empresas que adoptaron a la Inteligencia Artificial en la gestión de proyectos en el período de 2022 hasta 2023.
Incrementa la seguridad
La Inteligencia Artificial colabora en mejorar las condiciones de seguridad de la empresa identificando errores, amenazas de seguridad y posibles riesgos en la producción y la gestión de proyectos .
Potencia la toma de decisiones efectivas
Debido a la capacidad de analizar grandes cantidades de datos, se pueden detectar tendencias y patrones que tiendan a evitar las oportunidades de éxito. Esto permite no solo reducir el riesgo de errores humanos, también permite optimizar los recursos y el tiempo.
Experiencia del cliente
Mediante la recomendación de servicios y productos a los clientes, basados en su historial de consumos, se logran personalizar las respuestas optimizando la experiencia del consumidor.
Las preferencias del consumidor son registradas y luego ofrecidas al público en distintos canales de mensajes tales como: Chatbot, Facebook Messenger, Google Ads, cuentas de WhatsApp, etc.
La Inteligencia Artificial y el Marketing Empresarial
Es importante destacar que la Inteligencia Artificial reúne algoritmos, datos y códigos de programación. No es solo un sistema. Esto hace de esta tecnología una herramienta estratégica para resolver distintas situaciones para utilizar en diferentes escenarios.
El Marketing Empresarial encuentra en la Inteligencia Artificial a un aliado eficaz. Esta alianza favorece el desarrollo de nuevos productos, la mejora de servicios y brindar soluciones digitales de rápida respuesta.
La rápida respuesta abre oportunidades de mejora en todos los ámbitos de una empresa. Este abanico de oportunidades incluyen distintas formas de asistencia al cliente y el acceso a reportes analíticos complejos.
Algunas de estas tecnologías son: Machine Learning y Análisis Avanzado de Datos.
3. Machine Learning
Aprendizaje automático
Su traducción al español sería “el aprendizaje de la máquina” o aprendizaje automático. Significa que los programas procesan grandes cantidades de datos, establecen patrones de repetición y con esta información generan conocimiento.
Generación de conocimiento
El conocimiento son los hábitos de comportamiento de los usuarios. Esta tecnología permite aprender de cada interacción del usuario, estudia esta información y busca mejoras continuas. Esto le permite tomar decisiones o bien ofrecer respuestas sin la intervención humana.
Personaliza productos o servicios
A través del análisis de preferencias de los consumidores, este tipo de tecnología puede ofrecer productos o servicios automáticamente que mejor se adecúan a sus gustos o predilección.
¿Cómo influye el Machine Learning en el Marketing de Empresas?
Fidelización
Cuando las empresas brindan productos o servicios personalizados a sus clientes, asisten con celeridad y responden de manera ágil a sus consultas, aumenta la percepción positiva del consumidor con la compañía. Si esto es bien aprovechado a través de distintas actividades se logra potenciar la fidelización.
Reduce la carga productiva
La automatización de tareas repetitivas y procesos mejora el desempeño del recurso humano, reduciendo los costos.
Las empresas que implementan el servicio de Chatbot en la asistencia de soporte, por ejemplo, ofrecen un servicio de respuestas las 24 horas a sus clientes. Al mismo tiempo, registran datos que permitan comprender mejor los intereses de sus consumidores.
Comunicación y control de inventarios
Los controles de inventario se realizan de manera ágil y segura con la incorporación de códigos de barras y procedimientos que permitan hacer seguimiento de los empleados.
También pueden proporcionar procedimientos y protocolos a seguir ante algunas situaciones. De esta manera, los procesos de producción no se interrumpen, ya que encuentran respuesta fácilmente.
Proyecciones de mercado
El Machine Learning, es capaz de establecer tendencias y proyecciones utilizando la información sobre los hábitos de consumo. Mediante los algoritmos puede pronosticar tendencias de alta demanda de productos o servicios. Además, puede identificar cuales son los contenidos más adecuados para cada público.
Ciberseguridad y detección de fraudes
La tecnología puede detectar hábitos o conductas no habituales de los usuarios. Una vez detectada una conducta no habitual, activan protocolos ante posibles ciberataques.
Los malwares tienden a usar un código similar, por lo que los algoritmos pueden identificarlos gracias al aprendizaje automático, evitando que se repitan esos patrones de movimientos de dinero.
4. Análisis Avanzado de Datos
De la combinación entre el Machine Learning y el procesamiento de datos mediante técnicas de gran complejidad, surge el Análisis Avanzado de Datos. La inteligencia posibilita acceder rápidamente a un análisis de datos complejo, que la analítica tradicional empresarial no podría igualar.
Las compañías reúnen grandes volúmenes de datos, los cuáles son procesados para descubrir tendencias ocultas y patrones de repetición. El nuevo conocimiento que se obtiene, permite hacer proyecciones y predicciones.
Los tipos de análisis de datos que se pueden realizar en una empresa son: Análisis de tipo Descriptivo, Exploratorio, de Diagnóstico y Prescriptivo.
Análisis Descriptivo
Con este tipo de análisis, se obtienen definiciones claras y concisas de los datos disponibles. Se consigue llevar a una comprensión general de la situación. Para ello, se usan distintas herramientas y técnicas que puedan dar cuenta de un resumen de lo ocurrido, al igual que, una visualización efectiva de los datos.
Procura una visión general retrospectiva. Las representaciones estadísticas y visuales incluyen: tablas, gráficos y diagramas con datos relevantes. Mediante estas. se pueden ver tendencias, patrones y las características más significativas de esa información.
Análisis Exploratorio
El fin que persigue este tipo de análisis es encontrar relaciones, patrones ocultos y posibles hipótesis. A diferencia del descriptivo, este análisis pretende examinar y profundizar los datos para hallar conclusiones significativas (o insights).
La manera de presentar visualmente esta información es mediante mapas de calor, gráficos interactivos, valores atípicos, resultados inesperados, análisis de correlación y diagramas de dispersión, entre otros.
Análisis de Diagnóstico
Este análisis ayuda a determinar las causas que originaron un escenario o evento. Para esto, se debe recurrir a los datos históricos y se emplean distintas técnicas. Algunas de estas técnicas son el descubrimiento de datos para recopilarlos, detectar tendencias entre ellas y patrones.
Se utiliza para comprender cómo sucedió ese escenario. Para ello debe analizar las causas que están detrás de ciertos resultados.
Análisis Predictivo
Las empresas aprovechan este tipo de análisis para entender los resultados probables a futuro. Se trata de datos precisos de pronósticos. Se obtienen resultados que pueden predecir la demanda de un producto o servicio a futuro, así como también, problemas en la cadena de suministro.
Una vez que cuentan con esta información, se busca optimizar los resultados para alcanzar los objetivos.
Para realizar análisis predictivo a gran escala se requiere de una infraestructura específica. Se necesita contar con la capacidad para gestionar una gama completa de cargas de trabajo de análisis. Las plataformas como SAP HANA y Oracle Analytics Cloud son plataformas que se utilizan para hacer estos análisis a gran escala.
Conclusión
Las empresas que adoptan este tipo de tecnologías, demuestran que se trata de inversiones rentables. Para hacerlo se requiere contar no solo con un presupuesto acorde, sino también con recursos capaces de administrarla.
Se trata de una inversión compleja y costosa, que requiere de empleados entrenados con una mentalidad flexible. La adaptabilidad se convierte entonces, en una capacidad tanto de la tecnología como de los recursos humanos.
Las empresas SAS, IBM, Datarobot, Microsoft, Google son las que lideran el sector de Machine Learning y de Inteligencia Artificial en el mercado. Le siguen empresas tales como The North Face, Netflix y Spotify.
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Conoce los programas en los enlaces debajo:
¿Cómo está impactando la Inteligencia Artificial en la gestión de proyectos?
Permite automatizar tareas, reducir errores y mejorar la toma de decisiones con análisis avanzados de datos.
¿Qué beneficios aporta el Machine Learning a la gestión de proyectos?
Facilita la personalización de procesos, la optimización de recursos y la predicción de tendencias para una mejor planificación.
¿Cómo mejora el análisis avanzado de datos el rendimiento de los proyectos?
Proporciona insights predictivos, detecta patrones ocultos y optimiza decisiones estratégicas basadas en datos.
¿Por qué las metodologías ágiles son clave en la gestión de proyectos con IA?
Fomentan la flexibilidad, la colaboración y la adaptación a cambios rápidos, maximizando la eficiencia del equipo.
¿Qué empresas están liderando la adopción de IA y Machine Learning en proyectos?
Empresas como Google, IBM, Microsoft y Netflix están aplicando estas tecnologías para optimizar su gestión y operaciones.
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Juan Francisco Esquembre
Experto en Gestión de Proyectos
