Gerente de Proyectos y Educador Impulsado por IA Comparte un Flujo de Trabajo de IA Simple que Cambia Fundamentalmente Cómo Operan los Proyectos
Mashhood Ahmed es un gerente de proyectos, conferencista y educador impulsado por IA. En su trabajo, identifica constantemente oportunidades revolucionarias para la entrega asistida por inteligencia artificial.
Mashhood Ahmed
Director Fundador de PM Assistant.ai
Convertir reuniones en datos estructurados: El mayor avance de Mashhood no fue un sistema complejo, sino la transcripción de reuniones + indicaciones de IA. Convertir cada discusión en datos estructurados y buscables permite resúmenes más rápidos, acciones más claras, detección temprana de riesgos y una documentación de proyectos más alineada.
La IA ahora actúa como un “miembro silencioso del equipo”: Con herramientas como Copilot, ChatGPT y flujos de trabajo con agentes, Mashhood ha pasado de la documentación manual a un modelo de entrega simplificado y asistido por IA. La IA redacta alcances, cartas descriptivas, registros RAID e incluso señala riesgos a través de varias transcripciones de reuniones.
La IA acelera la entrega: La IA puede unir ideas de diferentes reuniones, resaltar contradicciones y redactar documentos, pero no puede interpretar la política, los matices culturales o las sensibilidades de las partes interesadas. Mashhood enfatiza como medida de seguridad la importancia de mantener un “humano en el proceso” para evitar una dependencia excesiva.
En nuestra entrevista, Mashhood compartió un flujo de trabajo en particular que está cambiando las reglas del juego, y es simple. Aquí están los detalles.
Cómo la IA está redefiniendo el rol del gestor de proyectos moderno
Soy consultor y formador en gestión de proyectos potenciado por IA. He realizado más de 60 conferencias y clases magistrales sobre IA en los últimos dos años. También ayudo a equipos a integrar Gen AI en los flujos de trabajo diarios de proyectos para mejorar la velocidad, la claridad y la toma de decisiones.
Originalmente esperaba que la IA ayudara en pequeñas eficiencias como el formato o los resúmenes, pero el impacto real provino de cómo conecta puntos entre reuniones, correos electrónicos, documentos de proveedores y más. Una vez que empecé a aprovechar las transcripciones con prompts de Copilot, me di cuenta de que la IA puede sacar a la luz patrones, contradicciones, riesgos y decisiones que incluso el equipo de proyecto había malinterpretado o no recordaba haber discutido.
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Gracias a esto, mi papel como gestor de proyectos y programas ha evolucionado hacia la orquestación de la toma de decisiones, la planificación y la entrega asistidas por IA. En lugar de unir manualmente datos provenientes de reuniones, documentos y sistemas, ahora utilizo herramientas de IA como Copilot y ChatGPT para automatizar el flujo de información y generar ideas en tiempo real (además, existen muchas ventajas concretas de las herramientas de gestión de proyectos con IA).
Como líder de proyecto, gestiono muchas reuniones y seguimientos. Mi trabajo es mejorar la precisión y el alineamiento en la entrega de proyectos, y al mismo tiempo reducir el número de reuniones. Para ello, hace falta un modelo de entrega asistido por IA.
En lugar de unir manualmente datos provenientes de reuniones, documentos y sistemas, ahora uso herramientas de IA como Copilot y ChatGPT para automatizar el flujo de información y generar ideas en tiempo real.
Cómo convertir reuniones en datos estructurados permite una entrega de proyectos más rápida y clara
Las funciones más infravaloradas y de mayor impacto de la IA en la gestión de proyectos han sido las transcripciones de reuniones y los asistentes inteligentes como Microsoft Copilot, trabajando en conjunto. Suena sencillo, pero cambia fundamentalmente el funcionamiento de los proyectos.
Al transformar cada reunión en datos estructurados y fáciles de buscar, esto se convierte en la columna vertebral de prácticamente toda la actividad posterior de un proyecto. Una vez que existe la transcripción, puedo hacer magia en el momento.
En cuanto al impacto, esto:
- Ahorra aproximadamente dos horas al día en documentación y seguimiento; tiempo y energía que ahora dedico a la planificación estratégica, a la alineación de los interesados y a la gobernanza del proyecto y la IA.
- Mejora la alineación del proyecto porque todos tienen acceso a la misma fuente de la verdad.
- Detecta riesgos y brechas en el alcance antes de que afecten el alcance, el tiempo o el presupuesto.
- Reduce reuniones innecesarias porque la documentación es más clara y completa.
- Fortalece la transparencia y la responsabilidad en todo el equipo.
Por ejemplo, durante una implementación en el ámbito sanitario, una serie de cinco reuniones sobre requisitos en diferentes clínicas parecía inconexa. Pero con una sola instrucción, la IA unió las cinco transcripciones en:
- Un conjunto unificado de requisitos
- Una lista clara de lo que está dentro y fuera del alcance
- Diferencias de flujo de trabajo entre clínicas
- Alertas tempranas sobre procesos en conflicto
Este nivel de información habría tardado días de hacer manualmente y, siendo realista, parte de ello se habría pasado por alto por completo. Profundizaré en ese ejemplo a continuación.
Cómo un modelo de entrega asistido por IA acelera la entrega
Esto me ha llevado a pasar de una gestión de proyectos tradicional y pesada en documentación a un modelo de entrega basado en IA más ágil. No reemplaza los principios fundamentales de la gestión de proyectos, sino que agiliza la forma en que los aplicamos.
Enfoque anterior:
- Redacción manual de actas de reuniones
- Mantenimiento de documentos separados de Word/Excel
- Perseguir a las personas para aclaraciones
- Reescribir informes de estado desde cero
Nuevo sistema ligero:
- Cada reunión se transcribe utilizando Microsoft Teams o Google Meet.
- Herramientas de productividad con IA (Copilot, Gemini o ChatGPT) generan resúmenes, acciones, riesgos y decisiones.
- Estos resultados se almacenan automáticamente en SharePoint o Drive.
- Documentos como estatutos, RACI, comunicaciones y registros RAID se generan a partir de los mismos datos de las transcripciones.
Resultado: Las reuniones de inicio de proyecto ahora generan automáticamente la mitad de la documentación del proyecto, reduciendo el esfuerzo manual entre un 40 y un 60 por ciento.
Cómo la IA está transformando los rituales de los proyectos y reduciendo el trabajo manual
En cuanto a los rituales, este uso de la IA los ha transformado por completo. Hemos pasado de procesos manuales y basados en reuniones a flujos de trabajo continuos y orientados a datos.
En lugar de depender de las notas o la memoria de las personas, ahora tratamos la IA como un miembro silencioso del equipo que escucha, sintetiza y resalta lo que importa. Aquí tienes un ejemplo sobre la elaboración de los documentos de alcance y estatuto de proyecto, que son fundamentales en cualquier proyecto.
Enfoque anterior: El alcance se redactaba manualmente tras una serie de reuniones, a menudo basándose en notas fragmentadas.
Nuevo enfoque habilitado por IA:
- Introduzco varias transcripciones de reuniones, correos electrónicos y discusiones de requerimientos en Copilot o ChatGPT.
- La IA elabora el primer borrador del alcance, incluyendo el alcance, fuera de alcance, supuestos y dependencias.
- Lo refino junto con los expertos en la materia en vez de construirlo desde cero
- Aprovecho el pensamiento de la IA para elaborar el alcance y el estatuto del proyecto en cuestión de horas en lugar de días
Cómo la IA agente está automatizando los flujos de trabajo del proyecto y reduciendo la repetición
Durante los últimos seis meses también he estado experimentando activamente con flujos de trabajo de agentes y plataformas estilo orquestación para reducir las tareas repetitivas de gestión de proyectos y crear patrones de entrega más consistentes. Microsoft Agent 365, lanzado a mediados de noviembre, tiene un potencial especialmente fuerte para la orquestación de múltiples agentes en entornos reales de proyectos.
Un ejemplo es un Agente de Reuniones hecho a medida que utilizo para los flujos de trabajo de reuniones que mencioné antes. El agente se une automáticamente a las llamadas, genera resúmenes de reuniones y produce tablas estructuradas de acciones con responsables y fechas límite. Esas acciones pueden insertarse directamente en Jira, Asana u otras herramientas de gestión del trabajo, eliminando la transcripción y el seguimiento manual.
También configuramos un Agente de Riesgos que analiza las transcripciones de reuniones para identificar nuevos riesgos inmediatamente después de las discusiones. Permite al responsable del proyecto simular escenarios, evaluar posibles impactos y decidir si el riesgo necesita ser escalado o visibilizado al equipo.
Estos flujos de trabajo de agentes, pequeños pero poderosos, ya están reduciendo la carga administrativa y ayudando a los equipos a operar con mayor consistencia, transparencia y anticipación de riesgos.
Un ejemplo real de alineación impulsada por IA en proyectos complejos
Profundicemos más en el ejemplo de las clínicas de salud en varias ubicaciones. El proyecto tenía plazos ajustados, múltiples proveedores y partes interesadas frustradas debido a requisitos inconsistentes.
El desafío
Había cinco ubicaciones, cada una con diferentes flujos de trabajo, y muchas reuniones con clínicos y partes interesadas de distintos niveles. Los requisitos no eran consistentes de una ubicación a otra y el equipo estaba perdiendo alineamiento porque las decisiones para cada sede quedaban ocultas —principalmente en las notas de reuniones y a veces en correos electrónicos y mensajes de chat.
El enfoque impulsado por IA
Como primer paso, establecimos inteligencia centralizada en las reuniones. Activamos la transcripción en Microsoft Teams para cada encuentro y la usamos como única fuente de verdad.
Luego construimos automatizaciones simples de IA en colaboración de equipos para guardar transcripciones en un disco compartido o en SharePoint. Y dimos acceso a todo el equipo, para que cualquiera pudiera interactuar y consultar varias transcripciones de reuniones a la vez.
Por ejemplo, a menudo utilicé indicaciones como:
- "En base a esta transcripción de la reunión, ayúdame a generar un resumen de la reunión en menos de 200 palabras y una tabla de acciones, para que como gestor de proyectos pueda hacer seguimiento de los compromisos, recursos y plazos acordados."
- "Partiendo de esta reunión, ayúdame a identificar cualquier nuevo riesgo o a redactar un plan de mitigación de riesgos tal como lo propuso el arquitecto técnico."
Al habilitar la transcripción de reuniones y usar indicaciones sencillas como estas, eliminamos la necesidad de tomar notas manualmente y de revisar notas desordenadas y escritas a mano. Además, estabilizamos los requisitos de diferentes clínicas y sus respectivos flujos de trabajo requeridos.
Por ejemplo, puedo identificar reuniones de levantamiento de requisitos y luego simplemente pedir: "Ayúdame a redactar requisitos de alto nivel para documentar y cerrar el alcance del proyecto; asegúrate de incluir lo que está dentro y fuera del alcance por separado, según se discutió en estas reuniones."
Boom. Ya tengo un borrador del alcance del proyecto listo, basado en estas cinco reuniones de cada clínica. Además, otro mensaje de seguimiento como, "Resalta las diferencias de flujo de trabajo entre las cinco clínicas y sugiere cómo podemos estandarizarlas" ayuda a identificar diferencias que luego podemos revisar con los médicos para armonizar y hacer seguimiento.
Los beneficios
Cabe destacar que, al principio, los interesados tenían reservas. Pero una vez que hicimos la prueba piloto y demostramos el valor, casi todos se sumaron. Además, los miembros del equipo empezaron a ser más cuidadosos con lo que decían en esas reuniones, lo cual terminó siendo positivo para el proyecto y el negocio. Aquí está el feedback más relevante:
- La IA en la gestión de interesados ayudó a identificar casos excepcionales y variaciones de flujo de trabajo que normalmente no se documentan ni discuten en las primeras reuniones. Esto se hizo visible de inmediato porque solicitábamos información a partir de transcripciones, en lugar de depender de la memoria o notas manuscritas. En algunos casos, esto incluso amplió o aclaró el alcance del proyecto.
- Los interesados apreciaron tener una sola fuente verificada. En vez de buscar entre correos, chats o notas personales, podían ir a un solo lugar y ver decisiones, seguimientos y acciones organizadas claramente.
- Los equipos de negocio y técnicos indicaron que la IA permitió identificar riesgos y vacíos en los procesos antes que nuestros métodos tradicionales. Elementos como flujos de trabajo faltantes, roles poco claros, responsabilidades difusas o posibles retrasos fueron detectados de inmediato a partir de los datos de las reuniones.
- Los equipos valoraron que los resúmenes y acciones generados por IA redujeron el tiempo de preparación. Asistían a las reuniones con mayor claridad y menos malos entendidos.
Sin juicio humano, la IA es rápida… pero no necesariamente acertada.
Cómo mantener una base de conocimiento de alta calidad con transcripción por IA
Hoy en día, las transcripciones son muy precisas, pero todavía hay retos con acentos marcados, interlocutores muy rápidos, conversaciones superpuestas o conexión a internet inestable. Así es como gestiono la precisión en la práctica:
- Establecer expectativas desde el inicio. Informamos al equipo que las transcripciones son una herramienta de apoyo, no un acta literal y legal. Esto reduce la presión y fomenta la participación abierta.
- Incorporar un “circuito de aclaraciones” en nuestro proceso. Después de cada reunión, animamos a los miembros del equipo a revisar el resumen o la tabla de acciones y señalar correcciones. Si ven algún punto inexacto, ambiguo o contradictorio, lo validamos en un seguimiento o en la siguiente reunión. Esto toma solo un par de minutos y mejora mucho la precisión.
- Indicar bien a la IA. Siempre pedimos a las herramientas de IA que interpreten el contexto, no que asuman todo de manera literal. Por ejemplo: "Basado en la transcripción, resume los puntos clave. Si algo no queda claro, subráyalo en vez de asumir."
- Fomentar mejores hábitos en las reuniones. Hacer turnos de palabra claros, evitar hablar a la vez y reducir la velocidad al tomar decisiones, todo ayuda a mejorar la calidad de la transcripción y de la reunión en general.
Por qué los entornos de IA de Microsoft y Google se están volviendo fundamentales para la entrega de proyectos
Estas son las dos pilas tecnológicas que he utilizado con clientes:
- Pila de Microsoft: Usamos Teams, Outlook, Copilot (empresarial), SharePoint, OneDrive y MS Office. Incluso utilizamos algunas Power Apps y Power Automate para construir integración con herramientas de gestión de proyectos con IA como Smartsheet o Asana.
- Pila de Google: Google Meet, Gmail, Calendar, Gemini, Drive, Google Docs y Sheets. En este caso, utilizamos Zapier para la integración de herramientas de gestión de proyectos y software de automatización de flujos de trabajo. En los últimos meses, la pila de Google se ha vuelto mucho más capaz con IA, especialmente con el lanzamiento de Gemini para Workspace y las integraciones de Vertex AI.
Como Microsoft y Google compiten en el ámbito corporativo, sus capacidades de IA han evolucionado enormemente en el último año. Hay muchas otras herramientas de productividad que podríamos estar usando; sin embargo, por ahora, apuesto por Google y Microsoft.
Por qué la dependencia excesiva de la IA es un nuevo riesgo para los proyectos
Me sorprendió el cambio cultural que observé al implementar IA en el análisis de proyectos. Una vez que el equipo experimentó lo confiables que podían ser los resultados de la IA, las personas se volvieron más disciplinadas al articular las decisiones claramente en las reuniones porque sabían que la transcripción se usaría como fuente de verdad. Mejoró la disciplina del proyecto sin que yo tuviera que imponerla.
Además, los miembros del equipo que inicialmente tenían reservas empezaron a aprovechar Copilot para tareas cotidianas. De hecho, una vez que los equipos ven el valor de la IA, la dependencia excesiva se convierte en el nuevo riesgo. Ahora mitigo este riesgo con límites humanos — es decir, una persona revisando los resultados.
Cómo decidir qué trabajo de proyecto automatizar con IA y qué requiere juicio humano
La Gen IA definitivamente ayuda a acelerar el trabajo. Sin embargo, todavía se requiere juicio humano — no puedes decirle al comité de dirección que "el alcance del proyecto fue escrito por Gen IA". Lleva tu nombre, así que debes asumir la responsabilidad y aplicar juicio humano.
Estos son los aspectos del trabajo de entrega que creo que son más aptos para la IA:
- Inteligencia en reuniones
- Redacción de documentación de proyectos
- Identificación temprana de riesgos de proyecto
- Análisis de documentos, como SoW y SLA de proveedores y cómo estos documentos están (o no) alineados
Y recientemente, tuvimos éxito al redactar documentos usando la plantilla de documentos del cliente, por lo que la respuesta generada por Gen IA cuenta con una estructura de documento adecuada.
La IA en la toma de decisiones de proyecto no entiende la política, los matices culturales o la sensibilidad de las partes interesadas. Ahí es donde la experiencia humana se vuelve esencial. Debemos evaluar:
- Qué opinión de los interesados tiene más peso
- Dónde puede aparecer resistencia
- Cómo afectan las decisiones a otros programas o departamentos
- Qué concesiones son aceptables
Sin juicio humano, la IA es rápida... pero no necesariamente acertada.
Por qué la IA se está convirtiendo en la nueva capa de gestión de proyectos para las organizaciones modernas
La IA en la planificación de proyectos ha llegado para quedarse. Con herramientas como Copilot y Gemini ahora profundamente integradas en el correo electrónico, calendarios, documentos y aplicaciones empresariales clave, la IA está en camino de convertirse en la capa de gestión de proyectos de facto, transformando fundamentalmente cómo se planifican, supervisan y entregan los proyectos en el futuro cercano.
La IA Agentic también tiene un enorme potencial, y aunque es demasiado pronto para predecir su impacto total, podría convertirse en un disruptor significativo para muchas empresas tradicionales.
Lo que está claro es que las organizaciones que se adapten primero tendrán una gran ventaja en rapidez, eficiencia y toma de decisiones.
Por qué deberías empezar ya con un proyecto piloto de IA a pequeña escala
Mi consejo es sencillo: no esperes a tener claridad total para actuar, empieza a experimentar ya con un piloto a pequeña escala.
Aquí tienes algunas recomendaciones prácticas:
- Empieza en pequeño, pero empieza ya. Activa la transcripción de reuniones. Pide a la IA que resuma una actualización de estado. Utiliza Gen AI (Copilot o ChatGPT) para redactar colaborativamente un documento de proyecto. Los pequeños experimentos generan confianza y avance.
- Trata la IA como un compañero, no como una amenaza. La IA no reemplazará a los líderes de entrega, pero los líderes de entrega que usen IA superarán a los que no la utilicen. Utiliza la IA para encargarte del trabajo pesado y así poder enfocarte en la alineación, el coaching, la negociación y la estrategia.
- Invierte en el juicio humano y la gobernanza. La IA puede aportar información valiosa, pero las decisiones aún las toman los humanos. Fortalece tus habilidades en gestión de riesgos, compromiso con los interesados, consideraciones éticas y gobernanza de proyectos. Estas capacidades serán más importantes que nunca.
Mi consejo es simple: no esperes a tener claridad total, comienza a experimentar ahora con un piloto a pequeña escala.
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