La Gestión de Proyectos con IA: Varios Artículos informativos del PMI

En días pasados leí uno más de los artículos que el PMI (Project Management Institute) publica sobre la gestión de proyectos con Inteligencia Artificial. Posteriormente reflexioné que será una excelente fuente de lectura y conocimientos acertados y actualizados, para todos quienes estamos interesados en los proyectos relacionados con la IA en la organización. Por lo tanto, he realizado una lista de los principales artículos que el PMI ha generado en el último semestre del 2025 sobre esta temática. Espero de sea utilidad y fuente de información.

a) 6 Stages to Run a Successful AI Project

¿Cuáles son las etapas de en un proyecto con inteligencia artificial y cómo gestionarlo eficazmente? Este artículo refiere a una metodología paso a paso,  que ayuda a los líderes de proyecto a gestionar cada etapa del ciclo de vida de la IA con claridad y seguridad. Desde la preparación de datos hasta la puesta en marcha, estas seis etapas convierten la complejidad en acción para que el proyecto de IA genere valor, no solo modelos.

b) Is Your Organization Ready to Start an AI Project?

El éxito de la IA no se trata solo de ambición o herramientas; comienza con los datos. Es una guía que describe las cinco bases esenciales que la organización necesita para impulsar un proyecto de IA escalable y responsable, desde un sólido marco de gobernanza de datos y canales de datos fiables hasta modelos de madurez de la IA y estándares de calidad.

c) A Framework for Trustworthy AI

Una IA confiable es el resultado de decisiones intencionales sobre ética, responsabilidad, transparencia, gobernanza y explicabilidad. Este artículo detalla un marco claro para la IA de cinco capas que muestra exactamente cómo construir sistemas que generen confianza, en lugar de simplemente pedirla.

d) Top 9 AI Data Governance Best Practices for Security,Compliance, and Quality

La IA y la gobernanza de datos son inseparables. Desde el cumplimiento normativo hasta la seguridad, estas 9 mejores prácticas ayudarán a las organizaciones a gestionar y proteger sus datos impulsados por IA de manera efectiva.

e) The Most Dangerous Mistake in AI Projects: OverpromisingResults

La mayoría de los proyectos de IA fracasan no por una tecnología deficiente, sino por expectativas poco realistas. Establecer expectativas realistas, sin agobiar el entusiasmo, es una habilidad crucial para los gestores de proyectos de IA. Aprender a evitar la trampa de las promesas excesivas que desbaratan incluso las iniciativas mejor financiadas, es necesario.

f) 7 Essential Skills for AI Project Managers

La inteligencia artificial está transformando los tipos de proyectos que las organizaciones emprenden y las habilidades que los gerentes de proyectos necesitan para ejecutarlos con éxito, son un requisito para las organizaciones. Este artículo explora las siete habilidades esenciales, incluyendo alfabetización de datos, entrega iterativa y prácticas confiables de IA, que le prepararán para el éxito en la gestión de proyectos de IA.

g) Why Most AI Projects Fail: 10 Mistakes to Avoid

¿Por qué fracasan tantos proyectos con IA? El artículo explora los 10 errores más críticos, desde descuidar la calidad de los datos hasta prometer demasiado, comprender para evitarlos  es crucial para el director de proyectos.

h) Top 10 Ethical Considerations for AI Projects

El artículo explora las 10 consideraciones éticas más importantes para los proyectos con IA. Trata sobre aprender a garantizar la equidad, la transparencia y la responsabilidad en la IA para generar confianza, proteger la privacidad y promover la sostenibilidad.

i) The Seven Patterns of AI

Simplificar inicialmente los proyectos de IA mediante la comprensión de los siete patrones de aplicación para la AI, es una ayuda fundamental para identificar los casos de uso para este tipo de proyectos.

j) Sustainability in the Age of AI: The IntegrationImperative

Cómo la integración de la IA beneficia la sostenibilidad. Es una investigación global con ejemplos del mundo real que ilustran el motivo de contar con líderes de proyectos calificados, bases sólidas de datos y alineación estratégica son claves para escalar el impacto de proyectos con IA.

k) Managing Perceptions for Project Success: HowStakeholders Shape Reality

El éxito de un proyecto no se limita a la ejecución: la percepción de las partes interesadas es crucial para determinar si un proyecto se considera valioso. Aprender a definir narrativas de éxito, gestionar las percepciones y alinear las expectativas de las partes interesadas para maximizar el impacto del proyecto en general es necesario y, en los proyectos con IA en particular, es fundamental en la era de la IA.

Le invito a profundizar en estos recursos, aplicar las mejores prácticas y transformar sus proyectos de IA en las historias de éxito. Su liderazgo es clave para el avance de la tecnología y la creación de valor significativo.

Cristóbal Morocho M.

PMP-DASM

Junio 2025