Ex gerente de programas de HP y consultor actual en automatización e IA explica cómo implementar IA de manera efectiva y responsable

Me atrajo el procesamiento de lenguaje natural (NLP) al inicio de mi carrera e incluso fundé dos startups centradas en la inteligencia artificial. En 2007, utilicé una herramienta interna de análisis de texto en Hewlett-Packard para impulsar mejoras de procesos empresariales en centros de llamadas de EMEA, aplicando técnicas de Six Sigma. Aquellos eran años iniciales cuando, a pesar del entusiasmo, los desafíos de la IA superaban los beneficios. El uso de la herramienta trajo algunos beneficios, por lo que no fue un fracaso total. Sin embargo, era mucho más difícil extraer valor de ella comparado con la IA actual.

En los últimos años, he liderado iniciativas de transformación y digitalización en el sector energético como gerente de proyectos en modalidad contratista. Uno de mis logros clave es el desarrollo de capacidades estratégicas técnicas y comerciales de medición inteligente en SMS, uno de los mayores instaladores del Reino Unido.

Ahora, mi empresa, Mindrise, ofrece soluciones prácticas de automatización con IA para pequeñas empresas del Reino Unido, ayudándolas a utilizar la IA de maneras realistas y orientadas a resultados para mejorar la eficiencia, reducir costes y potenciar el crecimiento empresarial. Nos enfocamos en mejorar la productividad mediante automatización de flujos de trabajo, generación de documentos, reportes e integración de datos utilizando plataformas de bajo código como Make, n8n y Zapier. También brindamos optimización y soporte continuo para que las automatizaciones de los clientes sigan evolucionando a medida que crecen sus negocios.

Cómo mantener la estructura tradicional de gestión de proyectos al adoptar una entrega ágil con IA

Mi enfoque de entrega sigue estando basado en marcos de gestión de proyectos estructurados. Pero debido a la IA, me estoy moviendo hacia una entrega más ligera y adaptativa, manteniendo la disciplina de los métodos tradicionales, mientras reduzco la carga administrativa y permito enfocarme más en tareas de alto valor en la gestión de proyectos.

La utilizo para tareas rutinarias que consumen mucho tiempo y también como apoyo en la generación de ideas. Me ayuda a automatizar actas de reuniones, documentación e informes, mientras cumplo completamente con los requisitos tradicionales de entrega. De hecho, creo que, si se utiliza con cuidado y ética, hay pocas tareas que no pueda manejar, aparte de aquellas genuinamente centradas en las personas, como liderar, gestionar y colaborar.

Como resultado, mi rol está evolucionando de "hacerlo todo" a ser un orquestador y optimizador de IA. Esto me permite volver a enfocar mi energía en los aspectos de la gestión de proyectos que tienen mayor valor humano, como mantener a los interesados alineados, eliminar bloqueos y asegurar una colaboración y motivación productivas dentro del equipo.

Cómo la tolerancia de un flujo de trabajo a la imprevisibilidad debe guiar tu estrategia de implementación de IA

Cuanta más inteligencia integramos, más cuidadosamente debe planificarse, ejecutarse y probarse el diseño.

Esto se debe a que, cuando un flujo de trabajo no incluye IA y es puramente basado en reglas, produce resultados deterministas que pueden probarse como cualquier sistema de software tradicional. Sin embargo, al agregar IA se introduce un elemento probabilístico, por lo que debemos asegurarnos de que la variabilidad de los resultados no sea contraproducente. Es importante entender cuánta creatividad o imprevisibilidad es aceptable para la aplicación concreta, e implementar las salvaguardas necesarias, como mantener a una persona involucrada en el proceso.

Los flujos de trabajo que incluyen IA agentica ofrecen la mayor libertad, pero esa flexibilidad debe ser intencionada: debemos asegurarnos de que realmente sea adecuada para el caso de uso.

Cuando se trata de la entrega, me centro en aplicaciones prácticas de la IA para garantizar resultados realistas y predecibles. Los usos llamativos de la IA pueden parecer atractivos en videos de YouTube, pero no son algo en lo que se pueda confiar en un entorno profesional. Al aplicar la IA, busco lograr un retorno sobre la inversión (ROI) claro — por ejemplo, reducir el tiempo o esfuerzo de procesamiento manual en X%, o reducir a la mitad el tiempo de entrega de la documentación.

Cuando se trata de la entrega, me centro en aplicaciones prácticas de la IA para garantizar resultados realistas y predecibles. Los usos llamativos de la IA pueden parecer atractivos en videos de YouTube, pero no son algo en lo que se pueda confiar en un entorno profesional. Al aplicar la IA, busco lograr un retorno sobre la inversión (ROI) claro.

Share This Quote on:

• Share on Twitter
• Share on LinkedIn
• Share on Facebook

Stan YanakievOpens new window Fundador de MindriseOpens new window

Casos prácticos de uso de la IA y la automatización en la gestión de proyectos

Hay múltiples formas de utilizar la IA en la gestión de proyectos, y tratar de enumerarlas puede suponer limitar sus posibilidades. Pero aquí hay algunas:

• Actas de reuniones: El área más obvia y de menor esfuerzo para la automatización en mi trabajo es la redacción de actas. Utilizo ChatGPT junto con el texto de la transcripción de una grabación de llamada de Microsoft Teams para esto. Es un gran ahorro de tiempo.
• Gestión documental y creación de contenido: Piensa en la generación y evaluación de riesgos y problemas, informes automáticos de estado y lecciones aprendidas. He experimentado la automatización de estas tareas usando PMI Infinity, ChatGPT, Claude, paneles en HTML, Google Apps Script para riesgos y problemas, y Microsoft 365 Copilot para crear lecciones aprendidas.
• Validación: Puede apoyar trabajos de validación, como revisar y evaluar diseños técnicos.
• Alcance: Puede redactar el alcance basándose en hechos clave del proyecto, o revisarlo y mejorarlo.
• Lluvias de ideas: Puede ayudar a crear opciones y apoyar sesiones de lluvia de ideas para encontrar soluciones. Para esto, dependo mucho de ChatGPT.
• Comunicaciones: Uso ChatGPT para redactar comunicaciones dirigidas a las partes interesadas.
• Presentaciones: Para planificar, crear y presentar diapositivas, he revisado herramientas como Gamma y Canva.

Pero las tareas que requieren inteligencia emocional y colaboración — como la alineación del equipo y la gestión de personas — deben seguir siendo responsabilidad del director de proyecto.

Un ejemplo real de IA en la gestión de proyectos

Tomemos las actas de reunión como ejemplo sencillo. La primera vez que usé IA en un proyecto, había un obstáculo crítico que amenazaba con detenerlo, con consecuencias financieras, de reputación y técnicas. Necesitaba encontrar una solución rápida, lo que exigía lograr consenso entre varios proveedores externos, así como las partes interesadas internas.

Organicé un taller virtual, reuniendo a todas las personas clave. Pedí permiso para grabar la llamada en MS Teams para poder obtener la transcripción. Después de la llamada, anonimizé y edité la transcripción, reemplazando información sensible por marcadores de posición. Escribí un prompt para ChatGPT, pidiéndole que elaborara las actas de la reunión con los puntos tratados y las acciones a seguir. Luego revisé el resultado, corregí donde fue necesario, reemplacé los marcadores de posición y lo envié a un amplio grupo de destinatarios.

Me habría llevado al menos una hora revisar mis notas y redactar unas actas precisas, pero pude terminarlo en 20 minutos usando IA. El resultado fueron actas de alta calidad, con un formato claro y ordenado. Además, permitió una comunicación rápida y precisa a un gran equipo, con acciones claras, lo que posibilitó un seguimiento proactivo y la resolución de problemas. E incluso me permitió llegar a tiempo a la siguiente llamada.

Cómo construir una pila tecnológica de IA eficaz para la entrega de proyectos

Como director de proyectos, soy pragmático. Utilizaré cualquier herramienta en cuanto esté convencido de su valor. Y la descartaré si no es adecuada. Empecemos con las herramientas tradicionales de gestión de proyectos que utilizo:

• Microsoft Project para cronogramas
• Jira como software de gestión de proyectos para proyectos ágiles
• Trello para esfuerzos pequeños tipo Kanban

Pero en los últimos años, he comenzado a utilizar los LLM de forma mucho más intensiva que antes. Cada uno de estos LLM puede usarse para propósitos similares, pero todos tienen diferentes fortalezas y debilidades:

• ChatGPT: Considero que ChatGPT es excelente en general, especialmente para la optimización de procesos y la eficiencia.
• Copilot: Copilot está basado en ChatGPT, pero su resultado no es idéntico. Así que a veces lo utilizo para verificar o comparar resultados.
• Claude: Claude tiende a ser más "creativo" y produce gráficos y documentos visualmente atractivos.
• Gemini: He usado Gemini menos hasta ahora. Sus versiones anteriores parecían limitadas, pero la versión integrada en los resultados de búsqueda de Google es bastante buena. Necesito revisar la última versión.

Desarrollo flujos de trabajo de IA a través de Mindrise utilizando plataformas low-code/no-code, tales como:

• Make: Make tiene una interfaz intuitiva que lo hace más fácil de usar e incluso un poco más "divertido" para trabajar.
• n8n: n8n es más técnico y permite el uso de código de programación con mayor facilidad — aunque eso puede hacerlo demasiado complejo para algunos clientes.
• Zapier: Zapier admite una gama más amplia de aplicaciones e integraciones.

También estoy experimentando con nuevas herramientas de IA para planificar, crear y presentar presentaciones, incluyendo Gamma y Canva.

La IA aporta menos valor a los equipos y empresas sin automatización. Por eso, en general, mi herramienta de IA favorita es Make.com. Puede usarse para crear automatizaciones basadas en reglas o escenarios habilitados por IA, incluyendo IA agente.

 

La IA no es óptima para los equipos y empresas sin automatización. Por eso, en general, mi herramienta de IA favorita es Make.com. Puede usarse para crear automatizaciones basadas en reglas o escenarios habilitados por IA, incluyendo IA agente.

Share This Quote on:

• Share on Twitter
• Share on LinkedIn
• Share on Facebook

Stan YanakievOpens new window Fundador de MindriseOpens new window

Cómo usar la IA de manera responsable en la gestión de proyectos

Siempre debemos recordar que nosotros seguimos al mando. Somos responsables de nuestros proyectos.

La información personal o empresarial sensible nunca debe compartirse libremente con modelos abiertos. Puede protegerse seudonimizando o redactando los datos antes de ser procesados.

Además, los resultados de la IA siempre deben tratarse como borradores — revisados y aprobados antes de ser utilizados o compartidos.

Por eso, en Mindrise, mantener a una persona en el proceso es un principio clave en el diseño de flujos de trabajo automáticos para garantizar tanto la precisión como la responsabilidad.

Cómo la IA ayuda a los gestores de proyectos a centrarse en lo más importante: ser más humanos

Aprende a usar la IA y enfócate en abordarla como harías con cualquier nueva tecnología — ese es mi consejo.

A simple vista puede parecer fácil, pero requiere aprendizaje, práctica y un justo grado de prueba y error antes de alcanzar resultados suficientemente estables para un uso profesional.

Comienza poco a poco y mantente práctico. Si te falta la experiencia necesaria internamente, busca un proveedor que te ayude a superar las principales barreras de adopción.

Una vez que tengas algunas automatizaciones sencillas implementadas, piensa en cómo puedes usarlas para reconfigurar tu negocio de forma más estratégica. Luego, escala.

Consejo de Stan

Comienza poco a poco y mantente práctico. Si te falta la experiencia necesaria internamente, busca un proveedor que te ayude a superar las principales barreras de adopción. Una vez que tengas algunas automatizaciones sencillas implementadas, piensa en cómo puedes usarlas para reconfigurar tu negocio de forma más estratégica. Luego, escala.

Y recuerda, es una herramienta — una herramienta que potencia las capacidades humanas.

La IA nos permite concentrarnos en lo que realmente importa. Eleva nuestra productividad y efectividad a niveles que no habíamos visto antes. E incluso nos da la oportunidad de ser más humanos.

Sigue el Contenido

Puedes seguir a Stan mientras sigue encontrando oportunidades de IA y automatización para empresas en LinkedIn. Y también conocer su empresa, Mindrise.

Muy pronto más entrevistas con expertos en The Digital Project Manager.