La Cuarta Revolución Industrial ya ha llegado, impulsada fundamentalmente por los rápidos avances en Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático o Machine Learning (ML), y la integración de estas funcionalidades en las operaciones empresariales. Esta revolución está derivando en una nueva era de eficiencia y optimización en la Gestión de la Cartera de Proyectos o Project Portfolio Management (PPM). La cuestión es si las organizaciones están preparadas para adoptar plenamente estas tecnologías y si disponen de las herramientas y los datos adecuados para aprovechar estos avances de forma eficaz.
Cómo cambiará la Inteligencia Artificial el Project Portfolio Management
La IA y el ML son potentes herramientas tecnológicas que están cambiando radicalmente el panorama de la Gestión de Proyectos. Ofrecen una serie de ventajas, como la mejora de los procesos de toma de decisiones, la mejora de la precisión de las previsiones y la optimización de la asignación de recursos.
La IA puede automatizar tareas rutinarias, liberando a los gestores de proyectos para que se centren en la toma de decisiones estratégicas. También puede aprender de los patrones de los datos del proyecto para predecir posibles contingencias o problemas antes de que se produzcan, lo que permite una gestión proactiva de los riesgos. Y el ML puede utilizarse para analizar datos históricos de proyectos y predecir resultados futuros con gran precisión. Esto nos proporcionará información muy valiosa sobre el rendimiento de los proyectos y las carteras, de modo que los gestores puedan tomar decisiones más basadas en datos.
Gracias a estos avances, la selección de proyectos ya no será un tiro en la oscuridad, ni se basará en una simple intuición. La IA facilitará la optimización de la selección de proyectos mediante el análisis de datos históricos y el suministro de información predictiva sobre el éxito potencial de los proyectos. Esto permitirá centrarse en proyectos de gran valor, minimizando la posibilidad de malgastar esfuerzos y recursos en proyectos menos prometedores.
La fase de planificación también experimentará mejoras significativas. La IA ayudará a mejorar la planificación del portfolio de proyectos utilizando algoritmos de ML para predecir el rendimiento futuro de la cartera basándose en datos actuales e históricos. Esta capacidad predictiva permitirá a las organizaciones alinear mejor sus carteras de proyectos con los objetivos estratégicos, lo que derivará en una mayor entrega de valor.
La identificación de dependencias y sinergias se convertirá en un proceso racionalizado. Mediante el reconocimiento de patrones, la IA identificará las interdependencias entre proyectos, ayudando así a los equipos a evitar posibles bloqueos y cuellos de botella. Del mismo modo, el sistema identificará sinergias, fomentando la coordinación entre proyectos y maximizando la utilización de recursos.
La IA servirá de sistema de alerta temprana a nivel de cartera. Mediante el análisis de tendencias y patrones en los datos, la IA predecirá riesgos y problemas potenciales antes de que se produzcan, dando a los gestores la oportunidad de abordarlos de forma proactiva.
Además, la IA revolucionará la forma en que interactuamos con los sistemas PPM. Los chatbots basados en IA proporcionarán información y recomendaciones en tiempo real, haciendo que la Gestión de Catera de Proyectos sea más accesible e intuitivo.
¿Estamos preparados para la Inteligencia Artificial?
Aunque los beneficios de la IA y el ML son evidentes, la adopción de estas tecnologías requiere una cuidadosa consideración. ¿Disponen las organizaciones de las capacidades necesarias para aprovechar estas tecnologías de forma eficaz?
La IA es tan buena como los datos con los que se entrena. Por lo tanto, es vital contar con una estrategia de datos sólida y completa. Las organizaciones deben asegurarse de que disponen de la infraestructura de datos adecuada, incluidos los sistemas de recopilación, almacenamiento y gestión de datos. También necesitan invertir en procesos de limpieza y enriquecimiento de datos para garantizar que los datos utilizados para entrenar modelos de IA y ML sean de alta calidad.
«Cualquier proceso de adopción de IA comienza con los datos, pero no debe dejar de preparar también a su gente. Entrenar algoritmos de IA para gestionar proyectos requerirá de grandes cantidades de datos relacionados con los proyectos. Es posible que nuestra organización disponga de montones de datos históricos de proyectos, pero es probable que estén almacenados en miles de documentos en distintos formatos de archivo y dispersos en diferentes sistemas. La información puede estar obsoleta, utilizar taxonomías diferentes o contener valores atípicos y lagunas».
-Harvard Business Review, «Cómo la IA transformará la gestión de proyectos», Antonio Nieto-Rodríguez y Ricardo Viana Vargas
Un reto importante para muchas organizaciones hoy en día es la naturaleza desorganizada y dispersa de sus datos de proyectos y carteras. Estos datos se encuentran a menudo en diversas plataformas y formatos, incluyendo hojas de cálculo, documentos de Word, SharePoint, canales de Slack y herramientas de gestión de proyectos. Esta falta de estructura se ve agravada por la conservación inadecuada de los datos históricos, lo que deja a muchas empresas sin un repositorio centralizado.
Ahora, imaginemos un futuro en el que disponemos del potencial de la IA y el ML al alcance de la mano, pero que somos incapaces de utilizarlo. El dolor de tal escenario no es sólo por las oportunidades perdidas, sino también por los impactos negativos potenciales en nuestra cartera de proyectos actual.
¿Los datos de nuestros proyectos se encuentran en varias herramientas, cada una de las cuales funciona de forma independiente? La falta de un flujo fluido de información entre estas herramientas podría dar lugar a una visión fragmentada de nuestra cartera de proyectos. Sin una única fuente de información, corremos el riesgo de tomar decisiones equivocadas basadas en datos incompletos o incoherentes.
El dolor se intensifica cuando se considera el impacto en la IA y el ML. Sin un conjunto de datos unificado, limpio y de alta calidad, cualquier modelo de IA o ML que intente entrenar podría producir predicciones inexactas. Esto podría conducir a decisiones erróneas que podrían afectar negativamente a nuestros proyectos y carteras.
«Si no quieres que tu IA te mienta, debes tener buenos datos».
-Brian Nathanson, jefe de gestión de producto de Clarity en Broadcom
Broadcom ValueOps: nuestro socio para AI PPM
Broadcom ValueOps ofrece una solución integral para estos problemas. Con tres herramientas distintas -Clarity, Rally y ConnectAll- ValueOps podemos hacer que el PPM de nuestra organización esté preparado para la IA, desde hoy mismo.
Clarity sirve como cerebro de nuestro PPM empresarial a gran escala, proporcionando un repositorio centralizado para todos los datos del proyecto. Esto asegura una única fuente de verdad, permitiendo el uso efectivo de la IA para hacer predicciones financieras y optimizar la selección de proyectos.
Rally sirve de columna vertebral. Diseñado para apoyar la gestión ágil de proyectos, Rally captura datos de proyectos en tiempo real. Estos datos se introducen en Clarity y en sus modelos de IA, proporcionando información actualizada para mejorar la planificación de la cartera y la identificación de dependencias y sinergias.
Por último, ConnectAll es el pegamento que une las distintas herramientas. Al garantizar un flujo de datos sin fisuras entre los distintos sistemas, la herramienta facilitará la agregación y limpieza de datos, un factor crítico en la formación de modelos de IA y ML fiables.
Estas tres herramientas están diseñadas para integrarse fácilmente y funcionar en armonía, actuando como el sistema nervioso de nuestro PPM empresarial a gran escala. Juntas, Clarity, Rally y ConnectAll proporcionan la infraestructura de datos completa e integrada necesaria para aprovechar la IA y el ML de forma eficaz. Garantizan la integridad de los datos y facilitan un flujo de datos sin fisuras, lo que permite a las organizaciones adoptar plenamente la revolución de la IA en PPM.
En conclusión, el futuro de PPM es ilusionante, lleno de eficiencias y optimizaciones impulsadas por la IA. Sin embargo, para aprovechar estas tecnologías de manera efectiva, las organizaciones deben garantizar la preparación de los datos e invertir en las herramientas adecuadas. Con Broadcom ValueOps, podemos confiar en nuestros datos y actuar en función de los conocimientos derivados de ellos. Además, podmeos afrontar con confianza los retos y aprovechar las oportunidades de la revolución de la IA, y hacerlo más rápido que la competencia.
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¿Qué aprenderás sobre Transformación Digital con esta guía?
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