El gestor de proyectos de Salesforce que está redefiniendo cómo los equipos empresariales usan la IA en la entrega de proyectos
Brian Galardo, gerente de programas y proyectos en Salesforce, comparte cómo la IA está transformando la entrega de proyectos, no sustituyendo el juicio humano, sino mediante flujos de trabajo prácticos que llevan a los equipos de la experimentación a la adopción real.
Brian Galardo
Gerente de programas y proyectos
Iniciativas multifuncionales: Brian Galardo enfatiza la importancia de la colaboración entre equipos para una entrega de proyectos efectiva y mayor eficiencia operativa.
Integración de la IA: La IA ayuda a optimizar la gestión de proyectos automatizando tareas rutinarias y mejorando las capacidades de toma de decisiones.
Procesos estructurados: Implementar sistemas de recepción estructurada minimiza malentendidos y mejora la claridad entre los equipos de negocio y técnicos.
Eficiencia operativa: Las herramientas de IA reducen la necesidad de seguimiento manual, permitiendo la colaboración en tiempo real y el alineamiento continuo entre equipos.
Futuro de la gestión de proyectos: La gestión de proyectos está evolucionando del seguimiento de tareas a la estructuración de decisiones, priorizando la claridad por encima de la mera actividad.
Brian Galardo es Gerente de Programas y Proyectos en Revenue Operations en Salesforce, donde lidera iniciativas interfuncionales en facturación, cobros y autoservicio al cliente. Ha diseñado marcos de gobernanza para evaluar casos de uso de IA y agentes, colaborado con líderes para alinear iniciativas de innovación con prioridades estratégicas, y dirigido programas que mejoran la eficiencia operativa en sistemas empresariales y equipos de negocio.
Hablamos con Brian sobre cómo está evolucionando la entrega de proyectos y cómo está liderando el camino con la IA. Esto fue lo que nos contó.
Cómo las iniciativas interfuncionales mejoran la entrega de proyectos
Soy Gerente de Programas y Proyectos en Revenue Operations en Salesforce. Mi puesto se encuentra entre la estrategia empresarial y la entrega de sistemas, ayudando a los equipos a definir claramente el problema y llegar a una decisión que todos comprendan y apoyen. Soy un líder de transformación enfocado en ayudar a las organizaciones a pasar de la experimentación con IA a la adopción escalable a nivel empresarial. En Salesforce, lidero iniciativas interfuncionales que exploran e implementan soluciones impulsadas por IA en las operaciones de RevOps y Finanzas.
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Mi trabajo se encuentra en la intersección de la estrategia de IA, gobernanza y transformación operativa, ayudando a los equipos a identificar oportunidades de alto impacto para mejorar la eficiencia, automatizar flujos de trabajo y potenciar la toma de decisiones.
Mi experiencia abarca la cadena de suministro, operaciones y liderazgo de programas empresariales, lo que me da una perspectiva práctica sobre cómo la tecnología y la IA pueden transformar procesos del mundo real. Creo que las iniciativas de IA más exitosas combinan una sólida gobernanza, valor empresarial medible y una gestión del cambio cuidadosa para asegurar la adopción en toda la organización.
Cómo la IA transforma las tareas en los roles de entrega de proyectos
La IA ha reducido el tiempo que dedico a redactar actualizaciones, resúmenes y planes iniciales. Ahora paso más tiempo validando suposiciones, preparando decisiones y alineando a las partes interesadas desde el principio. El trabajo pasó de hacer seguimiento al progreso a orientar la dirección.
Utilizo la IA para gestionar la primera versión de cualquier tarea que normalmente me retrasaría. Tras una reunión, agrego notas rápidas o una transcripción y la IA las convierte en un resumen claro con decisiones, riesgos y próximos pasos. También uso la IA para poner a prueba los planes, pidiéndole que encuentre puntos débiles en las suposiciones o detalle casos borde antes de presentarlo a los interesados.
La IA ha reducido el tiempo que dedico a redactar actualizaciones, resúmenes y planes iniciales. Ahora paso más tiempo validando suposiciones, preparando decisiones y alineando a las partes interesadas.
La configuración no es demasiado compleja. He creado algunos prompts y plantillas repetibles que se adaptan a la forma en que gestiono proyectos, y los utilizo de manera constante. Se trata menos de la herramienta en sí, y más de tener una estructura clara para el resultado de la información, lo que me permite avanzar más rápido sin perder calidad.
Por qué una entrada estructurada mejora la eficiencia operativa
Introdujimos un proceso estructurado de recepción y priorización de solicitudes operativas en varios equipos de finanzas. Se categorizaban, resumían y preparaban las solicitudes antes de revisarlas, por lo que las reuniones se centraban en tomar decisiones en lugar de aclarar dudas. El tiempo de revisión disminuyó considerablemente y el retrabajo también, ya que las expectativas eran más claras desde el principio. El verdadero logro fue que hubo menos malentendidos entre los equipos de negocio y técnicos.
Construimos esto usando un flujo de trabajo de Slack para la recepción, un rastreador compartido y la IA para estandarizar la forma en que se presentaban las solicitudes. Cada solicitud debía enviarse mediante un formulario estructurado con campos obligatorios como la declaración del problema, usuarios afectados y urgencia. A partir de ahí, utilizamos la IA para resumir la solicitud, identificar huecos y señalar posibles riesgos antes de que llegara a una reunión de revisión.
Paso a paso, el proceso fue el siguiente: las solicitudes se envían en Slack y luego pasan a un rastreador centralizado. Desde ahí, la IA genera un resumen limpio y muestra el contexto faltante; luego los líderes de negocio y técnicos las revisan de forma asíncrona antes de la reunión. Para cuando llegábamos a la reunión, ya estábamos decidiendo qué hacer, no tratando de entender a qué se refería la solicitud.
Reducimos las reuniones de revisión a la mitad y vimos una disminución notable en los intercambios después de tomar decisiones. Estimo que el retrabajo bajó al menos un 30-40% porque los requisitos eran más claros desde el principio. También disminuyó la cantidad de reuniones de seguimiento, que probablemente fue la mayor mejora en la calidad de vida para el equipo.
Reducimos las reuniones de revisión a la mitad y vimos una disminución notable en los intercambios después de tomar decisiones. Estimo que el retrabajo bajó al menos un 30-40%
Cómo los líderes de proyecto pueden optimizar la integración de la IA
La IA no soluciona procesos desordenados. Los resalta. Cuando los objetivos y las responsabilidades están claros, ayuda mucho. Cuando no lo están, crea confusión más rápidamente. Los responsables de la entrega de proyectos deben asegurar que lo básico esté correcto antes de incorporar la IA en el proceso. Eso significa responsabilidades claras, una declaración de problema del proyecto bien definida y acuerdo sobre cómo debe ser un buen resultado. Si esos elementos no están presentes, la IA solo acelera el ruido.
La IA no soluciona procesos desordenados. Los resalta. Cuando los objetivos y responsabilidades están claros, ayuda mucho. Cuando no lo están, crea confusión más rápido.
En la práctica, me aseguro de que cada tarea tenga un responsable claro, una definición simple de éxito y una forma estructurada de recopilar insumos antes de automatizar cualquier cosa. Una vez que esa base está establecida, la IA aporta valor en lugar de generar más confusión.
Los recaps, la redacción de documentación y la priorización de solicitudes funcionan bien con la automatización porque siguen patrones. La priorización, la resolución de conflictos y la adopción de cambios aún dependen del juicio humano. Las personas se alinean con otras personas, no con resultados automatizados.
Por qué las herramientas de IA son clave en los stacks tecnológicos modernos
Nuestras herramientas principales incluyen Slack, herramientas de la plataforma Salesforce, pizarras colaborativas (LucidSpark), formularios estructurados de entrada y agentes de IA para redacción y análisis. La IA apoya con resúmenes, comunicaciones e identificación temprana de riesgos. Durante el último año, reducimos los rastreadores estáticos y nos movimos hacia un contexto compartido en tiempo real. Menos traspasos manuales impulsaron esta mejora.
Principalmente uso herramientas de IA como Gemini y flujos de trabajo nativos de Slack, además de herramientas de Salesforce como Agentforce para casos de uso más estructurados. No estoy construyendo agentes complejos desde cero. En su mayoría son configuraciones basadas en prompts y flujos de trabajo ligeros que gestionan resúmenes, borradores de comunicaciones y alertas tempranas de riesgos en base a datos que ya capturamos.
No estoy construyendo agentes complejos desde cero. En su mayoría son configuraciones basadas en prompts y flujos de trabajo ligeros que gestionan resúmenes, borradores de comunicaciones y alertas tempranas de riesgos en base a datos que ya capturamos.
Por ejemplo, después de las reuniones, uso Gemini para convertir notas o transcripciones en un resumen estructurado con decisiones y siguientes pasos. Dentro de Slack, los flujos de trabajo gestionan el ingreso de solicitudes y las dirigen a un rastreador compartido, donde la IA ayuda a estandarizar cómo se presenta cada solicitud. Agentforce se utiliza más del lado de Salesforce, cuando conectamos datos y flujos de trabajo a escala.
Nos alejamos de los informes de estado estáticos y hojas de cálculo que se actualizaban semanalmente. Ahora, todo vive en espacios compartidos como Slack Canvas, rastreadores y vistas de backlog con actualizaciones continuas. Esto significa que cualquier persona puede ver el estado actual del trabajo, las decisiones y los riesgos sin esperar una reunión o informe. Redujo la necesidad de reuniones de estado e hizo que la alineación sea más continua en vez de periódica.
Cualquier persona puede ver el estado actual del trabajo, las decisiones y los riesgos sin esperar a una reunión o informe.
Reemplazamos los planes de proyecto extensos por backlogs compartidos, lienzos y registros de decisiones. Los equipos interactúan directamente con el trabajo en lugar de esperar actualizaciones de estado. La transición fue gradual, retirando los documentos que nadie consultaba. La adopción llegó porque el proceso resultaba más sencillo.
Cómo la IA transforma los rituales clave de entrega
Ahora comenzamos con múltiples interpretaciones del problema para poner a prueba supuestos desde el inicio. Las reuniones se centran en tomar decisiones ya que preparamos el contexto de antemano. Validamos antes porque los riesgos aparecen más pronto. Supervisamos menos la ejecución y confirmamos más la comprensión.
Supervisamos menos la ejecución y confirmamos más la comprensión.
Generamos esas interpretaciones pasando la declaración inicial del problema por IA para producir varios enfoques. Por ejemplo, le pido que encuadre la solicitud desde la perspectiva del negocio, técnica y del cliente, o que exponga qué podría salir mal si interpretamos mal la petición. No se trata de confiar ciegamente en la salida; se trata de identificar rápidamente suposiciones que quizás no habríamos expresado por nosotros mismos.
Llevamos luego esas suposiciones a conversaciones tempranas con las partes interesadas para validar el alcance antes de comprometernos con cualquier cosa. En lugar de preguntar “¿Esto está correcto?”, preguntamos “¿Cuál de estos es el más cercano y qué nos falta?”. Eso cambia la conversación de buscar acuerdo a buscar claridad. Nos ayuda a detectar vacíos antes, disminuyendo el retrabajo y manteniendo la ejecución más enfocada una vez que empieza el trabajo.
Cómo optimizar la entrega con flujos de trabajo impulsados por IA
Estamos experimentando con la automatización de la asignación inicial y el enrutamiento de comunicaciones. Nos enfocamos en áreas donde las demoras resultaban de falta de claridad sobre la responsabilidad más que de esfuerzo técnico. Los primeros resultados muestran menos escaladas y más decisiones asincrónicas.
Nos centramos primero en la asignación inicial porque ahí era donde ocurría más confusión. Las solicitudes llegaban por diferentes canales, la responsabilidad no quedaba clara y los equipos pasaban tiempo averiguando quién debía revisarlas. Implementamos un flujo de trabajo de recepción en Slack donde toda solicitud sigue una estructura coherente, luego usamos IA para resumirla, señalar contexto faltante y sugerir a dónde enviarla.
A partir de ahí, enviamos automáticamente las solicitudes a un rastreador compartido y las asignamos al grupo adecuado según el tipo e impacto. También mejoramos el enrutamiento de comunicaciones; ahora las actualizaciones ocurren en hilos o canales consistentes en vez de mensajes dispersos. Aún está evolucionando, pero hemos visto menos conversaciones de “¿quién se encarga de esto?” y más decisiones tomadas asincrónicamente antes de las reuniones.
Aún está evolucionando, pero hemos visto menos conversaciones de ‘¿quién se encarga de esto?’ y más decisiones tomadas asincrónicamente antes de las reuniones.
Por qué estructurar decisiones es el futuro de la gestión de proyectos
La gestión de proyectos dejará de hacer seguimientos de tareas para centrarse en estructurar decisiones. La carga de coordinación disminuirá y las habilidades de alineación serán más importantes. El rol se vuelve más estratégico que administrativo.
Mi consejo para los líderes de entrega es mejorar el proceso antes de agregarle automatización. La claridad en la responsabilidad y las expectativas importa más que la velocidad. Cuando existe claridad, la eficiencia surge naturalmente. Deja de escribir documentos solo para demostrar actividad. Diseña flujos de trabajo donde el progreso sea visible sin necesidad de explicaciones.
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