ogi Djuraskovic es el fundador de
Una mejor comprensión de los datos
La capacidad de la IA para entender mejor los proyectos se basa en su capacidad para comprender los datos. La IA no sólo es capaz de identificar patrones y aprender de los datos que se le transmiten. También puede identificar la correlación entre dos variables del conjunto de datos que nadie hubiera pensado que existía.
La IA puede utilizar los datos históricos para crear flujos de trabajo perfectamente optimizados, crear calendarios equilibrados de trabajo y tiempo libre, y estimar las cargas de trabajo para cada fase del proyecto. Incluso puede evaluar aspectos como si la plantilla actual tiene conocimientos y habilidades suficientes para completar el proyecto. Y si no es así, señala a los miembros del equipo que deben mejorar mediante formación.
¿Cómo entiende mejor los datos la IA? He aquí las más importantes Subdominios de IA que lo permiten:
- Aprendizaje automático: quizá sea el subdominio de IA más importante para comprender los datos. Ayuda a las máquinas a aprender de experiencias pasadas y a sacar conclusiones fundamentadas
- Aprendizaje profundo: como subdominio de ML, el aprendizaje profundo amplía aún más la capacidad de las máquinas para tomar decisiones inteligentes de forma independiente
- Redes neuronales: se trata de un número de algoritmos desarrollados para ayudar a comprender los datos y descubrir conexiones (a internet) entre variables
- Procesamiento del lenguaje natural: ayuda a las máquinas a comprender el lenguaje
- Computación cognitiva: ayuda a las máquinas a emular nuestros procesos de pensamiento
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Mejor gestión del riesgo
Aunque cada proyecto es único, todos tienen algo en común: por muy bien planificados que estén, siempre habrá riesgos que supongan una amenaza para la calidad y la competencia de un proyecto. Estrategias de gestión de riesgos son tan antiguas como la gestión de proyectos. Sin embargo, la IA ha llegado para llevarlas a un nivel completamente nuevo.
La IA puede gestionarlo de dos maneras: aprendiendo de los datos de proyectos anteriores y mediante simulación de proyectos. La IA puede determinar todos los factores de riesgo que contribuyeron a retrasos y fracasos de proyectos en el pasado y decidir si están presentes o no en el proyecto actual.
La segunda se refiere a la IA que ejecuta una simulación de un proyecto. Puede simular el riesgo y las oportunidades en miles de escenarios diferentes para elegir el mejor estrategia de gestión de proyectos para un proyecto concreto.
Bonus: AI Generadores de texto
Consejos e ideas aplicables
Los gestores de proyectos no pueden permitirse el lujo de revisar docenas de proyectos completados en busca de factores que hayan contribuido a retrasarlos. Es difícil extraer conclusiones de montones de informes, cientos de tablas y evaluaciones de rendimiento. También lleva mucho tiempo crear manualmente flujos de trabajo personalizados para cada proyecto.
La IA puede automatizarlo por completo. Tiene la capacidad de aprender de datos de proyectos anteriores, ejecutar innumerables ejecución de proyectos simulaciones, optimizar los flujos de trabajo y supervisar proyectos en tiempo real. La IA puede ofrecer asesoramiento y conocimientos prácticos a la carta. Tanto si desea obtener información en tiempo real como asesoramiento para futuros proyectos, la IA puede ayudarle agilice la automatización de tareas sin riesgos .
Entonces, ¿dónde nos deja todo esto?
Hoy en día existen muchos puntos de contacto entre la IA y la gestión de proyectos.
Dada la situación actual, es seguro asumir que la IA seguirá penetrando en el nicho del software de gestión de proyectos introduciendo nuevas funciones y capacidades útiles.
La vanguardia automatización de la gestión de proyectos herramientas como ClickUp ya ofrecen muchas ventajas, desde el panel multifuncional hasta la automatización de tareas en toda regla.
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