Líder de PMO analiza cómo evitar que la IA genere caos más rápido en lugar de mejorar la ejecución
Descubre cómo la IA está transformando la entrega de proyectos al reducir el trabajo manual, fortalecer la gobernanza de la PMO y ayudar a los líderes a tomar decisiones más rápidas y mejor informadas.
Hussain Bandukwala
Fundador y director ejecutivo de Parwaaz Consulting
Impacto de la IA: La IA está cambiando la entrega de proyectos desde la coordinación de tareas hacia funciones de apoyo a la toma de decisiones y priorización.
IA Práctica: Reducir el trabajo manual relacionado con los proyectos gracias a la IA permite poner mayor foco en actividades de liderazgo estratégico.
Integración de IA: La incorporación de la IA en los flujos de trabajo existentes acelera las tareas y mejora la eficiencia en la entrega de proyectos.
Habilidades Humanas: La IA resalta la importancia del juicio humano, la gestión de relaciones y el liderazgo en los proyectos.
Importancia de la Gobernanza: La gobernanza compartida y las estrategias de toma de decisiones previenen el caos al integrar la IA en la gestión de proyectos.
Hussain Bandukwala cuenta con más de 20 años de experiencia en gestión de proyectos y ha liderado startups como COO y CPO. Es dos veces finalista global como Influencer en PMO y es instructor en LinkedIn Learning.
Actualmente, Hussain es fundador y CEO de Parwaaz Consulting, donde ayuda a las organizaciones a mejorar la ejecución a través de PMOs más fuertes, gobernanza de portafolio, liderazgo en la entrega y transformación operativa.
Hablamos con él sobre cómo la IA está remodelando la entrega de proyectos, por qué la gobernanza es más importante que nunca y qué deben hacer los PMOs y líderes de entrega para mantenerse relevantes. Esto es lo que nos dijo.
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Conectando el liderazgo de PMO, la excelencia en la entrega y la IA
Soy fundador y CEO de Parwaaz Consulting, una firma boutique de asesoría que ayuda a las organizaciones a mejorar la ejecución mediante PMOs más robustos, gobernanza de portafolios, liderazgo en la entrega y habilitación de IA. Durante más de 20 años, he trabajado con empresas Fortune 500, firmas respaldadas por capital privado, startups y organizaciones medianas en crecimiento en industrias como salud, logística, servicios financieros, retail y tecnología.
Hoy ayudo a los líderes a priorizar las iniciativas correctas, mejorar la ejecución de la entrega, fortalecer las capacidades de PMO y escalar operaciones sin burocracia innecesaria. Esto abarca desde transformaciones de PMO y priorización de portafolios hasta sprints de oportunidades con IA, gobernanza, adopción de herramientas y desarrollo de capacidades.
Antes de lanzar Parwaaz Consulting, trabajé en roles de consultoría y liderazgo en la entrega con firmas como BearingPoint y Diamond Management & Technology Consultants. También he sido cofundador y COO de startups, lo que me dio una perspectiva práctica sobre ejecución y crecimiento. Actualmente, soy instructor de LinkedIn Learning con más de 160,000 estudiantes a nivel global y dos veces finalista global como Influencer en PMO. Gartner y Capterra han destacado mi liderazgo de pensamiento en PMOs, entrega y habilitación de IA.
Cómo la IA está redefiniendo la entrega de proyectos
La IA ha cambiado significativamente tanto mi forma personal de operar como la evolución de la entrega de proyectos en general. Hace algunos años, la mayoría de los equipos aún utilizaban la IA de forma experimental. Hoy en día, veo que las organizaciones pasan de la curiosidad a la operacionalización. La conversación ya no es solo “¿Qué es la IA?” sino “¿Dónde la IA genera valor medible, cómo la gobernamos de manera responsable y cómo logramos su adopción?”
En mi propio rol, paso mucho menos tiempo en tareas administrativas y de síntesis que antes. Trabajos como la documentación de primeros borradores, resúmenes de reuniones, estructuras para lluvia de ideas, redacción de comunicaciones a los interesados, preparación de talleres, narrativas de informes y aceleración de investigaciones ahora están altamente apoyados por IA. Esto ha generado grandes ganancias de eficiencia, especialmente en asesoría de PMO, desarrollo de capacitación y análisis de portafolios.
Ahora dedico más atención a las actividades de liderazgo y estrategia de mayor valor que la IA no puede asumir por sí sola. Por ejemplo:
- Ayudar a los líderes a identificar qué casos de uso de IA vale la pena perseguir frente a dejarse llevar por la moda
- Diseñar modelos de gobernanza y supervisión que permitan velocidad sin crear burocracia
- Mejorar la adopción organizacional y promover el cambio de comportamiento en torno a formas de trabajo habilitadas por IA
- Reformular los PMOs de funciones de reporte a motores de soporte a decisiones y priorización
- Ayudar a los equipos a fortalecer juicio, comunicación, priorización y alineación con las partes interesadas en un entorno habilitado por IA
En términos más amplios, la entrega de proyectos en sí misma está cambiando en varios aspectos clave. Primero, los ciclos de ejecución se están acelerando porque los equipos pueden producir resultados más rápidamente. Segundo, el volumen de iniciativas aumenta porque la IA reduce la barrera para experimentar. Tercero, los líderes esperan una toma de decisiones más rápida y una visibilidad de ROI más clara por parte de los equipos de entrega. Como resultado, los PMOs y líderes de entrega desempeñan un papel cada vez más estratégico en cuanto a priorización, gobernanza, adopción y realización de valor empresarial, no solo en el seguimiento de proyectos.
La IA también obliga a los líderes de proyectos a evolucionar. Los mejores profesionales de proyectos en el futuro no serán simplemente coordinadores de tareas. Necesitarán convertirse en facilitadores más fuertes, pensadores de negocios, comunicadores y líderes del cambio que sepan combinar el juicio humano con la ejecución habilitada por IA.
Por qué la IA práctica supera a la automatización total en la entrega
Actualmente, mi enfoque está más en la habilitación práctica de la IA y la aceleración de los flujos de trabajo que en la orquestación autónoma. Dicho esto, estoy experimentando selectivamente en áreas como la resumización de reuniones, extracción de acciones, elaboración de informes preliminares, automatización de flujos de trabajo y reducción de la carga de coordinación entre herramientas de colaboración y sistemas de entrega. Herramientas como Make.com y las capacidades con IA integradas en plataformas PPM modernas están haciendo que esto sea cada vez más accesible.
He comprobado que el mayor valor no está necesariamente en reemplazar las actividades de entrega de proyectos, sino en reducir la fricción manual que las rodea. Al mismo tiempo, las organizaciones todavía necesitan una fuerte supervisión humana porque los entornos de entrega implican demasiada sutileza, priorización, gestión de partes interesadas y juicio contextual como para automatizar eficazmente todo hoy en día.
Cómo la integración de la IA acelera los flujos de trabajo diarios de los proyectos
Facilité una dinámica de oportunidades con IA en el trabajo donde ayudamos a los equipos a mapear sus responsabilidades diarias a flujos de trabajo con soporte de IA prácticos. En vez de hablar de la IA de manera teórica, nos enfocamos en tareas reales que la gente ya realizaba e identificamos dónde la IA podía reducir la fricción.
Por ejemplo, ayudamos a consultores a usar la IA para resumir extensos RFPs, extraer riesgos y entregables, generar presentaciones para líderes, redactar comunicaciones para las partes interesadas y organizar tareas de seguimiento a través de herramientas como Word, PowerPoint, Outlook, Teams y Planner.
Los equipos empezaron a ver la IA menos como un “chatbot” y más como un acelerador de flujos de trabajo integrado en las rutinas diarias.
Por qué los humanos deben centrarse en las relaciones y el juicio
La IA puede apoyar mejor el trabajo de entrega que sea repetitivo, basado en la coordinación y en la síntesis.
Por ejemplo:
- Informes de estado y resúmenes ejecutivos
- Notas de reuniones, acciones y seguimiento de tareas
- Planes iniciales de proyecto, registros RAID y borradores de documentación
- Análisis de portafolios y apoyo a la priorización
- Visibilidad de recursos y capacidad
- Automatización de flujos de trabajo entre herramientas
- Recuperación de conocimiento y visión transversal entre proyectos
Las organizaciones lo implementan utilizando herramientas como Microsoft Copilot, ChatGPT, plataformas PPM habilitadas con IA, herramientas de automatización de flujos de trabajo e integraciones incorporadas en los ecosistemas de entrega existentes en lugar de grandes programas de IA autónomos. Con frecuencia, los mayores beneficios provienen de casos de uso relativamente sencillos que ahorran tiempo a grandes equipos cada semana.
Sin embargo, las áreas que aún requieren el toque humano son aquellas que exigen mucho juicio y trabajo relacional. Estas incluyen:
- Gestión de partes interesadas a nivel ejecutivo
- Navegación de la política organizacional
- Resolución de conflictos
- Discusión de compromisos en la priorización
- Liderar el cambio y generar compromiso
- Guiar a los equipos en la ambigüedad
- Tomar decisiones con información incompleta
La IA puede colaborar en esas áreas proporcionando ideas y estructura, pero todavía no puede reemplazar la confianza, la influencia, la presencia de liderazgo ni el juicio contextual. De hecho, sostengo que esas habilidades humanas son cada vez más relevantes a medida que la IA automatiza más la parte administrativa de la entrega.
Cómo la IA eleva las conversaciones de liderazgo
Cuando se utiliza correctamente, la IA también puede mejorar la calidad de las conversaciones de liderazgo.
Por ejemplo, los equipos ahora pueden sintetizar rápidamente actualizaciones de proyectos, riesgos, notas de reuniones y comentarios de los interesados en resúmenes concisos, en lugar de pasar horas preparando manualmente informes de estado. Esto libera a los líderes y a las PMO para dedicar más tiempo a discutir compensaciones, prioridades, dependencias e impacto empresarial, en vez de sólo recopilar información.
Las conversaciones están pasando de "¿Cuál es el estado?" a "¿Qué decisión tenemos que tomar y cuáles son los impactos posteriores?". Esto ha cambiado de manera significativa cómo se desarrollan las discusiones sobre la entrega.
Las conversaciones están cambiando de ‘¿Cuál es el estado?’ a ‘¿Qué decisión tenemos que tomar y cuáles son los impactos posteriores?’
Un ejemplo real de la complejidad en la IA
A continuación, un ejemplo de las complejidades que pueden surgir al implementar IA en el lugar de trabajo. Esta organización en particular tenía un gran interés en la IA, pero como muchas empresas, luchaba con tres problemas al mismo tiempo:
- Demasiadas ideas desconectadas
- No existía un modelo consistente de recepción o priorización
- Equipos que experimentaban de forma independiente sin gobernanza ni resultados medibles
Esto generaba el riesgo de pilotos dispersos, esfuerzos duplicados y un escepticismo creciente por parte del liderazgo porque nadie podía articular claramente el valor obtenido. Lo abordamos tanto como un reto de entrega y modelo operativo, no solo como un ejercicio tecnológico.
Primero, construimos un proceso ágil y ligero para identificar oportunidades de IA. Realizamos talleres estructurados entre funciones para identificar puntos de dolor, flujos de trabajo repetitivos, cuellos de botella en los reportes, brechas de coordinación y fricción en la toma de decisiones. En lugar de preguntar "¿Dónde podemos usar IA?", preguntamos a los equipos:
- ¿Dónde están perdiendo tiempo las personas cada semana?
- ¿Dónde es el trabajo altamente repetitivo?
- ¿Dónde hay retrasos causados por la coordinación manual o la recopilación de información?
- ¿Dónde esperan demasiado los líderes para obtener visibilidad o análisis de estado?
A partir de ahí, creamos un proceso de recepción y puntuación estandarizado para evaluar las iniciativas de IA junto con las iniciativas que no lo son, evitando que se conviertan en proyectos paralelos de innovación.
En cuanto a herramientas, intencionadamente mantuvimos una configuración práctica y ligera:
- Microsoft Copilot y ChatGPT para acelerar flujos de trabajo y síntesis de contenido
- Herramientas de colaboración existentes como Microsoft Teams para talleres y sesiones de priorización
- Plantillas estructuradas de recepción y hojas de puntuación
- Tableros simples y rastreadores de priorización
- Puntos de control de gobernanza de la PMO integrados en las revisiones actuales del portafolio en vez de crear estructuras paralelas de gobernanza
Una lección clave fue que la complejidad no surgía de las herramientas de IA en sí, sino de la coordinación, la asignación de responsables, las expectativas y la adopción.
Una parte complicada del trabajo fue que muchos líderes sobreestimaron inicialmente el grado de preparación para la IA. Los equipos querían automatizaciones avanzadas, pero sus procesos subyacentes aún eran inconsistentes o no estaban documentados. En varios casos, pausamos las conversaciones sobre IA para antes estabilizar los flujos de trabajo, clarificar asignaciones o mejorar la calidad de los datos. Este fue uno de los factores clave de éxito. Tratamos la preparación para IA como una discusión de madurez operativa, no solo de despliegue tecnológico.
También incorporamos un modelo de gobernanza y supervisión ligero con puntos claros de recepción, derechos de decisión, rutas de escalamiento y rendición de cuentas de roles. El objetivo era lograr rapidez sin generar burocracia.
El trabajo inicial de sprint y priorización llevó algunas semanas, seguido de una habilitación gradual y apoyo en la adopción. El mayor esfuerzo no fue la configuración técnica, sino la alineación de los interesados, la gestión del cambio y ayudar a los equipos a rediseñar su forma de trabajar.
Los resultados fueron significativos:
- La dirección obtuvo una visión mucho más clara de dónde la IA podía generar valor de manera realista.
- Los equipos pasaron de la experimentación aleatoria a la ejecución estructurada.
- Identificamos varios casos de uso de bajo esfuerzo que redujeron el trabajo administrativo manual y la carga de elaboración de informes.
- Las conversaciones sobre IA se vincularon a resultados empresariales medibles en lugar de a la expectación generada.
- La PMO evolucionó hacia una función de coordinación, priorización y gobernanza para la entrega habilitada por IA.
Lo más interesante es que las organizaciones que tuvieron éxito no eran necesariamente las más avanzadas técnicamente. Combinaban una gobernanza práctica, disciplina operativa y liderazgo sólido en gestión del cambio con ejecución habilitada por IA.
Cómo construir una pila de entrega habilitada por IA
Mi pila tecnológica de entrega ha evolucionado considerablemente en los últimos 6–12 meses, a medida que la IA pasó de la experimentación al soporte de ejecución en el día a día.
Las herramientas de IA que utilizo más activamente hoy en día incluyen:
- OpenAI ChatGPT para síntesis, comunicación ejecutiva, refinamiento de talleres, ideación de marcos de trabajo, apoyo en priorización y pensamiento estructurado
- Anthropic Claude para análisis de mayor extensión, mejora de redacciones y razonamiento contextual más profundo
- Gamma para construir rápidamente estructuras de presentaciones, narrativas visuales y borradores listos para ejecutivos
- Canva para comunicación visual, materiales de formación, diagramas y diseño de contenido ligero
El mayor impacto de estas herramientas es la velocidad, la síntesis y la aceleración de los primeros borradores. Reducen significativamente el trabajo administrativo y de formato, permitiendo dedicar más tiempo al pensamiento estratégico, la vinculación con las partes interesadas, la priorización y la toma de decisiones.
Por qué la IA debería integrarse en la pila de trabajo actual del equipo
Lo que resulta sorprendentemente poco valorado en este momento no es una herramienta concreta de IA, sino la integración directa de la IA en la pila de trabajo cotidiana que la gente ya utiliza, especialmente dentro del ecosistema de Microsoft.
Para muchos equipos, los ahorros reales de tiempo provienen de pequeñas aceleraciones en los flujos de trabajo que ocurren de forma continua durante el día. Esto incluye resumir reuniones de Teams, redactar correos de seguimiento en Outlook, extraer tareas, generar primeros borradores en Word, crear esquemas de presentaciones en PowerPoint u organizar tareas en Planner, sin tener que cambiar constantemente de contexto.
Individualmente, esto puede suponer solo unos minutos de ahorro cada vez. Pero para los equipos de entrega que trabajan todo el día, todos los días, el impacto acumulado es significativo. Estoy viendo equipos reducir la carga administrativa, mejorar los tiempos de respuesta y dedicar más tiempo a la toma real de decisiones y la ejecución, en lugar de tareas de coordinación.
El mayor impacto también ocurre cuando las organizaciones dejan de tratar la IA como un destino aparte y la integran de forma natural en flujos de trabajo ya conocidos por las personas.
Cómo las plataformas PPM habilitadas por IA están cambiando la gestión de proyectos
Estoy viendo como las organizaciones se alejan de una gestión de proyectos muy orientada a procesos para adoptar sistemas de entrega más ágiles, adaptativos y centrados en la visibilidad, priorización, toma de decisiones rápidas y ejecución asistida por IA.
En la práctica, esto significa menos tiempo compilando informes o buscando actualizaciones manualmente, y más tiempo interactuando directamente con datos de entrega en tiempo real a través de herramientas habilitadas por IA.
Por ejemplo, con nuevas plataformas PPM con IA como Celoxis, los líderes ahora pueden utilizar instrucciones en lenguaje natural para obtener rápidamente conocimientos que antes requerían mucho análisis manual. En vez de profundizar en paneles e informes de hojas de cálculo, alguien puede iniciar el día preguntando:
- “¿De qué tres proyectos debería preocuparme más hoy?”
- “¿Qué riesgos están generando retrasos en el cronograma?”
- “¿Qué iniciativas están sobrecargadas?”
- “¿Qué acciones correctivas deberíamos considerar?”
En cuestión de minutos, la plataforma puede identificar áreas problemáticas, resumir los problemas que contribuyen, recomendar acciones y ayudar a los equipos a pasar directamente a la toma de decisiones y la ejecución.
Ese cambio está transformando la entrega de proyectos de un ejercicio en gran parte administrativo a un entorno mucho más dinámico, impulsado por la información y orientado a la acción.
Cómo la IA redefine los rituales clave de entrega de proyectos
Estoy viendo un cambio importante en los rituales de entrega: ahora se centran menos en “crear artefactos” y más en acelerar la toma de decisiones.
Por ejemplo, las discusiones sobre el alcance solían implicar largos talleres de requisitos, seguidos de días o semanas de refinamiento manual de la documentación. Ahora, la IA puede sintetizar rápidamente las discusiones, generar borradores de requisitos, sacar a la luz ambigüedades e incluso identificar supuestos conflictivos en tiempo casi real. Como resultado, los equipos dedican menos energía a documentar lo que se dijo y más energía a debatir si el trabajo tiene sentido estratégico.
De manera similar, la gestión de la ejecución se está volviendo mucho más conversacional y guiada por la información. En lugar de que los PMs reúnan manualmente información de estado antes de una reunión del comité directivo, los líderes cada vez más interactúan con los sistemas de entrega usando lenguaje natural para identificar al instante riesgos, dependencias, retrasos o cuellos de botella de recursos. Eso cambia el rol del liderazgo de entrega de “recolector de información” a “facilitador de decisiones”.
Los equipos dedican menos energía a documentar lo que se dijo y más energía a debatir si el trabajo tiene sentido estratégico… Eso cambia el rol del liderazgo de entrega de ‘recolector de información’ a ‘facilitador de decisiones’.
También estoy viendo que los rituales de validación evolucionan. Los equipos ya no solo validan si los requisitos se completaron. Cada vez más verifican si las salidas generadas por IA son precisas, sesgadas, completas o apropiadas para el contexto. El aseguramiento de calidad se está expandiendo más allá de los sistemas e incluso hacia el propio juicio.
Los rituales no están desapareciendo. Se están desplazando hacia arriba, centrándose en la alineación, la priorización, la interpretación y la calidad de las decisiones.
Por qué la gobernanza compartida de la IA previene una ejecución caótica
Hay una pregunta que me gustaría que más personas se hicieran: “¿Cómo evitamos que la IA genere caos más rápido en lugar de una mejor ejecución?”
Las organizaciones deben dedicar mucho más tiempo a definir derechos de decisión, responsabilidades, reglas de priorización y métricas de éxito antes de escalar la IA de manera extensiva. Actualmente, muchos equipos están optimizando la productividad individual sin pensar lo suficiente en la coordinación a nivel empresarial.
Si cada departamento comienza a implementar IA de forma independiente con diferentes flujos de trabajo, instrucciones, modelos de gobernanza y prioridades, las organizaciones corren el riesgo de crear una ejecución fragmentada a una velocidad mucho mayor.
Las empresas que tengan éxito probablemente crearán principios operativos compartidos sobre cómo introducen, gobiernan, miden e integran la IA en toda la organización, no solo sobre cómo utilizan las herramientas los equipos individuales.
Honestamente, esta es una de las razones por las que el rol de CAIO (Chief AI Officer) podría volverse mucho más común en los próximos años: las organizaciones necesitan a alguien responsable no solo de las decisiones tecnológicas relacionadas con la IA, sino de la orquestación, priorización, gobernanza y adopción a nivel empresarial.
Cómo la IA está cambiando el futuro de las PMO
En un plazo de cinco años, muchas PMO evolucionarán hacia funciones de transformación y orquestación de IA empresarial o se volverán irrelevantes.
La IA automatizará en gran medida e integrará el trabajo tradicional del gestor de proyectos, incluyendo los informes de estado, la coordinación manual, las actualizaciones, la gestión RAID y el seguimiento administrativo, directamente en los flujos de trabajo operativos y en las herramientas de colaboración.
Las PMO que sobrevivan pasarán de gestionar proyectos a gestionar la priorización empresarial, la ejecución de IA, la gobernanza y la alineación organizacional. Ayudarán a identificar y priorizar oportunidades para la IA, impulsarán la adopción entre áreas como Finanzas, RRHH, Legal y Operaciones, y ayudarán a las organizaciones a migrar hacia modelos operativos centrados en la IA.
El mayor riesgo no será la falta de adopción de IA. Será que las organizaciones automaticen el caos más rápido de lo que mejoran la claridad, el liderazgo y la toma de decisiones.
Por qué los líderes deben ver la IA como un cambio operativo
No trates la IA como un experimento secundario o una iniciativa tecnológica que solo le pertenece a TI. Trátala como un cambio operativo y de liderazgo.
Mi consejo es:
- Empieza en pequeño, pero empieza ya.
- Concéntrate en los puntos críticos de los flujos de trabajo, no en la moda.
- Incorpora hábitos con IA en el trabajo diario en lugar de buscar una transformación masiva de la noche a la mañana.
- Fortalece el juicio, la comunicación, la priorización y el liderazgo con los interesados, ya que esas habilidades se volverán aún más valiosas.
- No automatices procesos defectuosos sin analizarlos primero.
- Aprende lo suficiente sobre IA para liderar la conversación con confianza, incluso aunque no seas muy técnico.
Y especialmente, no subestimes lo rápido que están cambiando las expectativas. Los líderes de delivery que aprendan a combinar la aceleración de la IA con un fuerte liderazgo humano tendrán una gran ventaja en los próximos años.
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