Esta Directora Senior de Gestión de Programas Explica Detalladamente las Herramientas e Integraciones de IA que Utiliza para Cerrar Brechas en la Tecnología de Sus Clientes
Lauren Selley es la Directora Senior de Producción en Code and Theory, donde supervisa la entrega integral de soluciones digitales a través de web y móvil. Con la IA ahora integrada en sus flujos de trabajo, dedica menos tiempo a tareas administrativas y más tiempo a la toma de decisiones estratégicas.
Lauren Selley
Directora Senior de Producción en Code and Theory
Experimentación con IA: Las herramientas de IA requieren ensayo y error, fomentando el liderazgo estratégico sobre las tareas administrativas en la gestión de proyectos.
Liderazgo Estratégico: La IA reduce el trabajo rutinario, mejorando el enfoque en la planificación, gestión de riesgos y resolución de problemas estratégicos más amplios.
Herramientas Esenciales: Herramientas como Elvex y Claude optimizan los flujos de trabajo, permitiendo que los gestores de proyectos sean más eficientes y efectivos.
Desafíos de Integración de IA: Integrar herramientas de IA en todos los sistemas sigue siendo difícil debido a los ecosistemas aislados y el desempeño variado de las herramientas.
Futuro y Brecha de Liderazgo: El auge de la IA puede transformar roles, requiriendo centrarse en el liderazgo y las habilidades interpersonales en la gestión de proyectos.
Lauren Selley es la Directora Senior de Producción en Code and Theory, donde supervisa la entrega integral de soluciones digitales tanto en web como en móvil. Ahora que la IA forma parte de sus flujos de trabajo, dedica menos tiempo a tareas administrativas y más tiempo a impulsar decisiones estratégicas.
Hablamos con Lauren sobre lo que está cambiando en el mundo de la entrega de proyectos, qué herramientas están teniendo un impacto real y cómo ayuda a su equipo a pasar de ser gestores de proyectos a líderes estratégicos. Esto es lo que nos contó.
Por qué la gestión de programas requiere experimentación con IA
Soy Directora Senior de Producción (Gestión de Programas) en Code and Theory.
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Superviso la entrega de soluciones digitales de extremo a extremo para nuestros clientes —desde la estrategia hasta el lanzamiento y el soporte posterior al lanzamiento en web y móvil. Paso mucho tiempo asegurándome de que nuestros equipos tengan lo que necesitan para entregar con éxito y que nuestros clientes se sientan seguros de nosotros como socios.
En nuestro negocio, la IA se trata de experimentar: probar, optimizar, repetir.
Las empresas no nos entregan soluciones pulidas que digan: “Aquí tienes tus prompts y herramientas, utilízalos”. Dicen: “Aquí tienes acceso a algunas herramientas, averigua qué puedes hacer con ellas”.
Así que paso mucho tiempo experimentando, construyendo flujos de trabajo y viendo qué es lo que realmente funciona.
Cuándo usar la IA en la entrega de proyectos — y cuándo evitarla
Lo que más me entusiasma de la IA en la entrega de proyectos es que por fin estamos dedicando menos tiempo a ser gestores de tareas y más a ser verdaderos líderes. Ese cambio ya era necesario desde hace tiempo.
Gracias a la IA, por fin dedicamos menos tiempo a ser gestores de tareas y más tiempo a ser verdaderos líderes.
Utilizo la IA constantemente para delegar el trabajo repetitivo. Es excelente proporcionando respuestas a partir de un conjunto de datos de conocimiento de proyectos, resumiendo, redactando notas y enviando recordatorios de puntos de acción, por ejemplo. Pero hay que revisarlo. La IA tiene la mala costumbre de inventar tareas o fechas de entrega.
Esto me permite centrarme en guiar al equipo y resolver retos de mayor nivel.
Mi conocimiento en la ejecución de proyectos se aprovecha mejor en la planificación estratégica, anticipando riesgos, guiando equipos en escenarios complejos y tomando decisiones de entrega más inteligentes — no persiguiendo actualizaciones de estado.
Y tampoco dejaré que la IA gestione la comunicación con el cliente en lo relativo a alcance y riesgos. No hay reemplazo para leer personalidades, adaptarse a estilos de comunicación y recurrir a experiencias previas para gestionar conversaciones difíciles.
Ahora, si la IA también pudiera encargarse de los informes de gastos y registrar el tiempo de mi equipo, sería genial. Todavía espero eso.
Las herramientas de IA que impulsan la entrega de proyectos y los flujos de trabajo
En el trabajo, usamos un conjunto de herramientas de IA autorizadas de Atlassian, Vercel y Google, además de acceso a una herramienta empresarial que permite acceder a distintos LLMs como ChatGPT y más.
Atlassian ofrece Rovo, que es estupendo para búsquedas empresariales — puede mostrar resultados de Gmail, Docs, páginas de Confluence y tickets de Jira todo junto.
También usamos Elvex para crear una base de conocimiento controlada a partir de un conjunto de datos definido, de modo que el equipo pueda consultarla para resolver dudas específicas de proyectos.
Y Vercel ofrece V0, que es fantástico para "vibe coding" — facilita generar e iterar prototipos internos o visualizar ideas rápidamente.
Fuera del trabajo, para mis creaciones de contenido, dependo mucho de ChatGPT, Claude y varias herramientas de diseño.
Claude ha supuesto un antes y un después. Ya no necesito plugins personalizados ni soporte técnico porque genera código front-end y me permite previsualizarlo, de modo que puedo resolver errores antes de publicar y agilizar mi flujo de trabajo.
Y en casa, Notion y Notion AI son mi cerebro. Así es como mantengo organizada toda la vida familiar y del hogar.
Y diré esto. La IA no puede hacerlo todo. No ha convencido a mi hijo pequeño de comer verduras. Si alguien crea ese modelo, ¡avísenme!
La herramienta de IA imprescindible para los gestores de proyectos
Tengo dos herramientas de IA favoritas en este momento.
Desde una perspectiva de liderazgo de proyectos, es Elvex. Darle a los equipos la capacidad de consultar una base de datos y obtener respuestas por chat me ahorra horas cada día.
Desde una perspectiva de liderazgo de proyectos, es Elvex. Darle a los equipos la capacidad de consultar una base de datos y obtener respuestas por chat me ahorra horas cada día.
Te sorprendería saber con qué frecuencia un gestor de proyectos es la persona a la que acuden cuando no pueden encontrar o recordar algo. Ahora solo tengo que dirigirlos al chatbot. Hemos creado integraciones de Elvex con Slack para que los equipos puedan preguntar cosas al bot "Proyecto" sobre objetivos, fechas límite, miembros del equipo u otros detalles del proyecto, y obtener respuestas instantáneas y precisas.
Desde una perspectiva de creación de contenido, tengo que volver a darle crédito a Claude. Ha eliminado la necesidad de tantos plugins y scripts de backend por los que antes pagaba, y me ahorra horas simplificando tanto tareas de frontend como de backend.
Cómo la IA está transformando los rituales centrales de entrega
La IA es fantástica para reducir la sobrecarga de información al inicio de un proyecto.
La IA es fantástica para reducir la sobrecarga de información al inicio de un proyecto.
En lugar de largas reuniones de transferencia de conocimiento, los equipos pueden consultar una base de datos de información del proyecto y obtener lo que necesitan en tiempo real.
También es cada vez más valiosa para validar los resultados de la entrega, desde asistir en las revisiones de código hasta apoyar las pruebas automatizadas.
La IA no reemplaza la validación experta, pero acelera el proceso y nos ayuda a detectar problemas antes.
Uso de flujos de trabajo con IA para gestionar proyectos complejos con múltiples interesados
En programas grandes y complejos, con múltiples departamentos, proveedores y clientes, los flujos de trabajo automatizados y las herramientas integradas son absolutamente críticos.
Por ejemplo, he configurado flujos de trabajo que envían recordatorios automáticos en Slack, generan resúmenes diarios impulsados por IA para reducir el tiempo de reunión y sincronizan planes de proyecto entre diferentes plataformas.
Recientemente, Slack lanzó su propia función de resumen para las conversaciones de los canales, lo que ha sido increíblemente útil. Y cuando quiero asegurarme de que el equipo está al tanto de lo que ocurre en Jira, uso un agente de Rovo para resumir los cambios en los campos específicos de nuestros tableros.
Rovo también es cada vez más útil para identificar tendencias de proyectos, que luego podemos incorporar en retrospectivas y aprendizajes — aquí tienes un artículo de Atlassian sobre cómo hacerlo.
Esto ha resultado especialmente útil cuando los clientes usan diferentes ecosistemas, como Microsoft o Google. Tener flujos de trabajo e integraciones de IA que conectan esos sistemas mantiene a todos alineados sin obligar a la gente a usar una sola herramienta.
Esto ha resultado especialmente útil cuando los clientes usan diferentes ecosistemas, como Microsoft o Google. Tener flujos de trabajo e integraciones de IA que conectan esos sistemas mantiene a todos alineados sin obligar a la gente a usar una sola herramienta.
Experimentando con flujos de trabajo agentivos para potenciar la eficiencia en la entrega
Estamos experimentando en todas las áreas posibles, incluso con flujos de trabajo agentivos. Hemos desarrollado nuestra propia herramienta de orquestación y seguimos probando diferentes puntos de integración.
El enfoque ha estado presente en todas las fases de la entrega:
- Perspectivas estratégicas
- Documentación de diseño
- Seguimiento de proyectos, y
- Entrega de ingeniería
Aún estamos iterando, pero esperamos ver importantes aumentos de eficiencia a medida que estos sistemas maduren.
Por qué sigue siendo un desafío integrar herramientas de IA en los flujos de trabajo de entrega
Dicho esto, sigue siendo mucho más difícil de lo que debería configurar integraciones para lo que sé que son problemas empresariales comunes.
La IA me guía encantada por los pasos, pero me encantaría que simplemente hiciera la configuración por mí. Hacer que funcione a través de sistemas como Google o Microsoft es otra historia, gracias a los ecosistemas aislados.
Otra sorpresa —o quizá frustración— es la enorme variedad de modelos y herramientas. Realmente se obtienen respuestas muy diferentes según la herramienta y su especialidad, así que mantenerse al día y probarlas frente a casos de uso reales requiere tiempo.
Por qué la IA podría crear una brecha de liderazgo en la gestión de proyectos en el futuro
Los jefes de proyecto son conectores de puntos y expertos en comunicación. En cinco años, creo que la IA realizará el 90 por ciento de la recopilación y análisis de datos que hoy hacemos.
Eso significa que los jefes de proyecto deberán apoyarse aún más en el liderazgo, la gestión de clientes y las habilidades interpersonales —pero no se quedarán sin empleo; los trabajos simplemente serán diferentes.
Los jefes de proyecto no van a desaparecer. Los trabajos simplemente serán diferentes.
El desafío más grande entre ahora y entonces es la brecha de talento a nivel inicial que vamos a ver.
Si la IA puede hacer todo el trabajo rutinario que anteriormente dejábamos a internos y a jefes de proyecto asociados, tendremos que crear nuevos roles de nivel asociado —posiblemente relacionados con bases de datos y prompts— para asegurar que exista una cantera de candidatos que puedan convertirse en futuros líderes sénior. De lo contrario, no habrá nadie que ocupe los puestos de liderazgo.
También pienso que la asignación de recursos será muy diferente. En lugar de roles estáticos, veremos necesidades a corto plazo para cosas como ingeniería de prompts, validación de IA o configuración de integraciones.
Los roles serán flexibles y evolucionarán proyecto a proyecto, y los jefes de proyecto deberán ser expertos en construir y gestionar esas combinaciones.
Consejos para líderes de entrega que se adaptan a la era de la IA
No lo pienses demasiado; simplemente comienza a usar las herramientas. Todos parecen saber lo que hacen, pero la mayoría está aprendiendo sobre la marcha.
Todos parecen saber lo que hacen, pero la mayoría está aprendiendo sobre la marcha.
No vas atrasado. Todos tenemos acceso a la misma IA. La diferencia es si estás dedicando tiempo a experimentar y encontrar lo que realmente funciona.
Sigue en contacto
Mantente en contacto con Lauren en LinkedIn y en su sitio web. Y mantén la atención en el trabajo en evolución que su equipo está realizando en Code and Theory.
Próximamente más entrevistas con expertos en The Digital Project Manager.