La integración de la IA en la Gestión de Proyectos y los riesgos

La convergencia de la Inteligencia Artificial (IA) y la gestión de proyectos representan una revolución en la forma en que concebimos y ejecutamos iniciativas. La IA, con su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y aprender de patrones complejos, ofrece un potencial inmenso para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y mitigar riesgos.

En esta conversación, exploraremos cómo la IA puede transformar la gestión de proyectos desde la identificación temprana de riesgos hasta la optimización de recursos y la mejora en la predicción de resultados.

1. Beneficios concretos que la IA aporta a la gestión de riesgos

La IA, con su capacidad de analizar grandes volúmenes de datos y reconocer patrones complejos, ofrece una serie de ventajas significativas en la gestión de riesgos como son por ejemplo las siguientes:

·         Identificación temprana: Al analizar datos históricos y en tiempo real, los algoritmos de IA pueden detectar señales de alerta temprana de posibles problemas, permitiendo una respuesta proactiva.

·         Evaluación precisa: La IA puede cuantificar y evaluar de manera más precisa la probabilidad y el impacto de los riesgos, facilitando la priorización de las acciones a tomar.

·         Simulación de escenarios: Mediante técnicas de aprendizaje automático, se pueden crear modelos que simulen diferentes escenarios y sus posibles consecuencias, ayudando a los gestores de proyectos a tomar decisiones más informadas.

·         Optimización de planes de contingencia: El desarrollar planes de contingencia más robustos y eficientes requiere de experiencia, datos y tiempo. Aquí es donde la IA hace su presencia al ayuda en la identificación de las acciones más adecuadas para mitigar cada riesgo.

Ejemplo práctico: En el sector de retail, la IA se podría utilizar en la logística y transporte para analizar datos de sensores de bodegas, GPS’s de rutas y la de ubicación de clientes para  detectar posibles problemas entrega y recepción de bienes a tiempo y a costos eficientes, antes de que se conviertan en fallas mayores, evitando así reasignaciones en los productos y retrasos en los calendarios que implicarían erogación de recursos financieros y problemas legales.

2. Desafíos y consideraciones éticas al implementar la IA en proyectos

La implementación de la IA en la gestión de proyectos también presenta desafíos y consideraciones éticas como las siguientes:

·         Calidad de los datos: La IA depende de la calidad de los datos que se le proporcionan. Datos incompletos, erróneos o sesgados pueden llevar a resultados imprecisos.

·         Interpretabilidad de los modelos: Hasta la presente fecha, generalmente los modelos de IA son cajas negras, lo que dificulta entender cómo llegan a sus conclusiones y sugerencias, por lo tanto, es necesario el criterio humano experimentado.

·         Confianza en la IA: Como consecuencia de la interpretabilidad del modelo de IA, es importante que los directores de proyectos confíen en las recomendaciones de la IA, pero nuevamente, sin dejar de lado su propio juicio y experiencia.

·         Privacidad y seguridad de los datos: Al manejar grandes cantidades de datos, es crucial garantizar la privacidad y seguridad de la información. Para ello es necesario mantener una política apropiada y que forme parte del gobierno empresarial.

Ejemplo práctico: En el sector financiero, los bancos utilizan la IA para detectar fraudes y personalizar la experiencia del cliente. De hecho la información financiera y sus respectivos clientes requieren una eficiente política de privacidad, así como también una acertada seguridad de datos que les permita detectar proactivamente delitos financieros.

3. ¿Cómo implementar los beneficios de la IA en la gestión de riesgos?

La implementación exitosa de la IA en la gestión de riesgos requiere una combinación de tecnología, datos y procesos bien definidos. A continuación, te presento algunas estrategias clave.

3.1. Identificación y recopilación de datos relevantes

·         Datos históricos: Recopilar datos de proyectos anteriores, incluyendo información sobre riesgos identificados, acciones tomadas y resultados obtenidos; es información que puede existir en las bases de datos de Lecciones Aprendidas.

·         Datos en tiempo real: Integrar datos de sensores, sistemas de seguimiento y otras fuentes para obtener información actualizada sobre el estado del proyecto.

·         Datos externos: Incorporar datos del mercado, regulaciones y otros factores externos que puedan influir en el proyecto.

3.2. Desarrollo de modelos de IA

A continuación menciono algunos términos que son del léxico técnico de la IA, si bien no es el momento de explicarlo, si debo referirlo para soportar la justificación e importancia.

·         Utilizar algoritmos de Aprendizaje Supervisado (Supervised learning) para entrenar modelos que identifiquen patrones en los datos históricos y predigan futuros riesgos.

·         Emplear algoritmos de Aprendizaje no Supervisado (Unsupervised learning)  para descubrir patrones ocultos en los datos y detectar anomalías que puedan indicar riesgos potenciales.

·         Utilizar Redes Neuronales (Neural Networks) para analizar datos complejos y construir modelos predictivos más sofisticados.

3.3. Integración de la IA en los procesos de gestión de riesgos

·         Utilizar los modelos de IA para realizar análisis predictivo e identificar los riesgos más probables y con mayor impacto.

·         Crear simulaciones de diferentes escenarios para evaluar el impacto de los riesgos y probar diferentes estrategias de mitigación.

·         Automatizar tareas repetitivas como la recopilación de datos y la generación de informes, liberando tiempo para que los gestores de proyectos se enfoquen en actividades de mayor valor.

3.4. Visualización de datos

·         Crear  Tableros de control (dashboards) personalizados para visualizar los resultados de los análisis de IA y facilitar la toma de decisiones.

·         Configurar alertas para notificar a los gestores de proyectos sobre cualquier desviación significativa o riesgo emergente.

Ejemplos concretos de implementación

·         Análisis de sentimientos en redes sociales: Monitorear las redes sociales para identificar comentarios negativos sobre el proyecto o la empresa, lo que puede indicar posibles riesgos de reputación.

·         Predicción en la cadena de suministro: Utilizar modelos de IA para predecir posibles interrupciones en la cadena de suministro y ajustar la planificación del proyecto en consecuencia.

·         Detección de anomalías en proyectos de construcción compleja: Analizar datos de sensores para detectar desviaciones en la temperatura, humedad o vibraciones, lo que podría indicar problemas estructurales.

4. Herramientas y tecnologías

·         Plataformas de análisis de datos: Herramientas como Tableau, Power BI y Qlik Sense permiten visualizar y analizar grandes volúmenes de datos que puede ser insumo para el modelo de IA seleccionado.

·         Plataformas de aprendizaje automático: Frameworks como TensorFlow y PyTorch facilitan el desarrollo de modelos de IA. Requiere de especialistas en Data Science.

·         Herramientas de gestión de proyectos: Muchas herramientas de gestión de proyectos tradicionales y otros nuevos Jira, ClickUp, Asana, etc., se están integrando con capacidades de IA.

5. Desafíos y consideraciones

·         La calidad de los datos es fundamental para el éxito de los modelos de IA.

·         Es importante comprender cómo los modelos de IA llegan a sus conclusiones para poder confiar en ellos (ver Desafíos y consideraciones éticas al implementar la IA en proyectos).

·         Implementar la IA requiere un cambio cultural en la organización, esto implica una acertada gestión del cambio.

6. Conclusión

La implementación exitosa de la IA en la gestión de riesgos en los proyectos requiere una planificación cuidadosa, la selección de las herramientas adecuadas y una cultura organizacional que fomente la innovación y la adopción de nuevas tecnologías. Al hacerlo, las organizaciones pueden mejorar significativamente su capacidad para identificar, evaluar y mitigar los riesgos, lo que conduce a proyectos más exitosos. Un recurso valioso para llegar a este objetivo de implementación, es educarse sobre la IA, desde conocer los conceptos mínimos, escribir un prompt, hasta mantener una plática fundamentada con especialistas. El nivel para cada tema a educarse dependerá del interés de cada uno de nosotros y de nuestra propia necesidad. Ah! No olvidarse que todos en una organización deberían tener “un nivel mínimo” de esta educación, he dicho todos, sin excepción, y particularmente el grupo de “C-level”.

 

Cristóbal Morocho Moreno

PMP-DASM-Author

Septiembre 2024

 

(Imagen de portada elaborada en Gamma)