CONSIDERACIONES PREVIAS PARA UTILIZAR LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA GESTIÓN DE PROYECTOS

 

Considero que independiente del nivel madurez organizacional y del nivel de digitalización de la misma (desde el uso de simples hojas electrónicas hasta verdaderos aplicativos o sistemas especializados) no garantizan que dar el paso para integrar la Inteligencia Artificial (AI) en la gestión de proyectos pueda ser  un proyecto “fácil” o hasta “exitoso” en su fase inicial.

Debido al increíble desarrollo de la IA Generativa en particular durante este año 2023 y ante la enorme y variada creación de productos y aplicaciones que estan a su alrededor, podría interpretarse que es factible y relativamente fácil, el integrar la IA al ambiente de proyectos en una organización. Estimo que ésta percepción no es así de sencilla. Para soportar esta última apreciación, comparto cuales son las principales consideraciones (o reflexiones) previas que serán clave para incorporar la Inteligencia Artificial (IA) en la gestión de proyectos:

• Datos Depurados: La IA depende principalmente de los Datos con los que se alimente y en consecuencia, toda la información que se utilizará debería estar limpia o con máxima Calidad respecto a errores, desvíos y estructura. Con esa información se podrá introducir al modelo de IA y en consecuencia generará sus resultados y finalmente, tomaría (o recomendaría) decisiones. El Director del Proyectos deberá identificar (o al menos conocer) qué Datos son relevantes para el proyecto, cómo recopilarlos y cómo depurarlos. 

• Seleccionar la IA: Como ya es conocido, existen varias aplicaciones de IA disponibles, cada uno con sus propias fortalezas, limitaciones y especialidad de uso. Se deberá seleccionar la aplicación (modelo) de IA adecuada y asegurarse de que la misma sea compatible con los Datos que se han recopilado y de acuerdo a las necesidades del entorno del proyecto. 

• Implementación Local o Servicio Externo: De la información general y disponible al momento sobre el implementar una plataforma de IA en una organización, se deberá tener en cuenta que requerirá de una gran infraestructura y un equipo tecnológico de soporte y desarrollo, pero, también es evidente que no todas las organizaciones estarán con las capacidades o posibilidades de implementarla. Si la empresa u organización tiene la disposición y experiencia en levantar infraestructuras tecnológicas dentro de sus instalaciones (On Premise), será una opción. Caso contrario, debería regresar la mirada a los Servicios de Inteligencia Artificial (Artificial Intelligence as a Service, AIaaS) en la Nube (Cloud) que proveen hoy algunas empresas tecnológicas, en base a contratos o acuerdos, considerando el tiempo y capacidad de uso. 

• Plan de Implementación: Independientemente de la opción elegida alrededor de la infraestructura tecnológica requerida para implementar el modelo de IA, debería considerar un Plan que permita obtener los resultados esperados. Como mínimo considero se deberían incluir los siguientes: 

Ø  Seleccionar el proyecto: Una decisión importante es el definir el proyecto que va a incorporar la IA. Este proyecto deberá ser consensuado por los Interesados de la organización, quienes establecerán, cuales son las prioridades o necesidades que deban tomarse en cuenta para definir el proyecto. Una recomendación básica, será la de iniciar por algo pequeño y controlable (pasos pequeños) con mentalidad ágil. 

Ø  Entrenar el Modelo o la Aplicación: Una vez que se ha seleccionado la Aplicación y el Modelo de IA, se deberá entrenarla con los Datos Depurados, recopilados y preparados (limpios) para que pueda “aprender y mejorar” con el tiempo. 

Ø  Validar el Modelo: Después de entrenar el Modelo, es importante validar su precisión y capacidad para resolver el problema identificado o el objetivo o el ámbito en el que se lo usará. 

Ø  Implementar el Modelo: Con el Modelo validado, se podrá implementarlo en el proyecto y utilizarlo para obtener los beneficios esperados y a la vez, realizar las acciones y mejoras al Modelo. 

• Seguridad de los Datos: Se deberá considerar que los Modelos de IA se entrenan con Datos que se recopilan de todo tipo de fuentes (algunas principalmente desde el Internet cuando no son exclusivamente de ámbito empresarial) y no siempre se tiene la garantía de que sean depurados y obtenidos de manera transparente. Si por el contrario, se haría uso de Datos Propios Empresariales, se deberá garantizar que sean los necesarios y limpios para trabajar con el Modelo de IA. En las dos alternativas, se debe conocer que ésos Datos podrían estar expuestos a Incidentes de Seguridad Informática (Cybersecurity Risks) y por tanto, se deberá acordar y contemplar los respectivos niveles de control, monitoreo y cumplimiento de Normas de Seguridad que son de uso y aplicación Internacional. 

• Monitoreo y Ajuste: Durante la ejecución del Modelo de IA o la herramienta de software especializada de IA, se deberá monitorearlo y ajustarlo. Todavía falta mucho por desarrollar (pero no por mucho tiempo) para que la AI sea más precisa, flexible y accesible; en consecuencia, deberá requerir ajustes a lo largo del proyecto con el apoyo de los Especialistas en AI conjuntamente con el criterio del Equipo del proyecto, quienes deberán monitorear el Modelo y ajustarlo según sea necesario hasta llegar un punto en el que se estime haya llegado a cumplir su objetivo y entrar en producción. Es claro que ahí no termina el proceso, puesto que deberá ser evaluado según un plan de operación y mantenimiento para mejoras o para algún momento, ser reemplazado por un nuevo proyecto. 

En éste punto de la reflexión, estimo que el Lector ya estará pensando que el hacer uso de la AI en la Gestión de Proyectos podría estar requiriendo de personal que conozca y trabaje con tecnología de Inteligencia Artificial; pues déjeme decirle que está en lo cierto.

Pero el Lector debe estar tranquilo todavía. Inicialmente en una organización en la cual se vaya a utilizar la IA, ya sea incorporada en una Herramienta de Software comercial general o, incorporada en alguna Aplicación (software o plataforma tecnológica) con cierta especialidad en el área de interés, no precisamente deberá incluir en el Equipo éste especialista en IA, sino más bien, deberá incorporar el personal Técnico que sea diestro en el manejo de esa Herramienta de Software general y con una buena formación y experiencia en el manejo de Datos.

Pero por el contrario, si la organización ya quiere hacer uso de un Modelo específico de IA y sus particulares funcionalidades, como es caso por ejemplo, de la última funcionalidad impulsada por OpenAI en Noviembre de 2023, sobre que el usuario pueda crear sus propias GPTs; conjuntamente con el manejo de  sus Procesos y el uso de la Ciencia de Datos de su propia información empresarial, si será recomendable que integre al especialista de IA.

En resumen, habrá muchas posibilidades y realidades que la IA podría descubrir, cambiar y mejorar en la gestión de proyectos, más, el Director de Proyectos, su Equipo y el conjunto de Interesados deberán estar dispuestos a cambiar hábitos, aprender nuevos conocimientos y habilidades, que permitirán que la inversión en la IA entregue los beneficios progresivamente y de manera sostenida.

Finalmente, considero que éstas consideraciones, podrían convertirse en un ejercicio de aplicar un Marco (framework) de análisis que involucraría un cuestionario que abarque a varios frentes o sectores de una organización, como son gobernanza institucional, nivel de digitalización, gobernanza de IT, liderazgo, niveles de capacitación, ética empresarial, presupuesto y otros. En base a la puntuación que deba definirse previamente sobre todo ese cuestionario, se podría establecer una primera evaluación y responder a la pregunta:

¿Estoy o no preparado para dar un primer paso a utilizar la IA en mi entorno de proyectos?

Personalmente, estoy trabajando en mi propuesta de Marco de Evaluación Previo al Inicio de la IA (MEPIIA) en un entorno empresarial, la cual estaré próximamente compartiendo algunos resultados que podrían ser utilizados por las organizaciones. Estar pendiente de éstas noticias entonces.

 

Cristóbal Morocho Moreno

PMP – DASM

Noviembre 2023

Imagen: Adobe Stock