6 Ejemplos de IA en la Gestión de Proyectos

Pero no es autoconsciente, no sobresale en innovar ideas creativas desde cero y no va a entregar automáticamente grandes resultados sin un poco de entrenamiento, retroalimentación y dirección clara.

La IA agente se basa en la misma tecnología, pero puede configurarse para actuar de manera proactiva sin ser solicitada. Tampoco es autoconsciente ni está “viva”. 

Ejemplos de IA en la gestión de proyectos

Mi enfoque para usar la IA en mis proyectos se basa en identificar dónde experimento más fricción versus en qué realmente es buena la IA. Mi clasificación de los casos de uso de la IA en la gestión de proyectos es la siguiente:

Lead Smarter in the Age of AI

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1. Identificación y gestión de riesgos

La gestión de riesgos puede evitar que tu proyecto choque contra esos proverbiales icebergs, pero con demasiada frecuencia es la tarea menos favorita de las personas. 

La buena noticia es que la IA es una herramienta excelente para la gestión de riesgos: literalmente tiene acceso a casi todos los datos documentados públicamente sobre cómo han salido mal (o bien) los proyectos en el pasado. Puede que no sea exactamente un oráculo, pero sin duda es un excelente punto de partida para que la gente reaccione y dialogue sobre los riesgos del proyecto. 

Así es como la utilizamos en un proyecto reciente:

• El problema: El equipo tenía dificultades para identificar riesgos, y mucho menos estrategias de respuesta a los riesgos, para nuestro proyecto de migración de sitio web de comercio electrónico.
• La solución: Le proporcionamos a ChatGPT 4o algunos detalles no confidenciales sobre nuestro proyecto y le pedimos que identificara posibles riesgos y formas en las que podríamos afrontarlos para ayudar a mejorar el resultado del proyecto y asegurar su éxito.
• Los resultados: La respuesta generó conversación en el equipo de inmediato. Sí, empezó con "No, eso nunca pasaría. Lo que sí podría pasar es..." pero, antes de darnos cuenta, teníamos un registro de riesgos priorizado con responsables claros que entendieron el riesgo y cómo monitorearlo.

Para empezar a incorporar esto en tu flujo de trabajo:

1. Selecciona una herramienta de IA adecuada que cumpla con las políticas de IA de tu organización.
2. Redacta tu solicitud inicial con los detalles de tu proyecto y utilízala como contexto para el modelo de lenguaje grande (LLM) que estés usando.
3. Lleva los resultados a tu próxima reunión de equipo enfocada en riesgos.
4. Actualiza el registro de riesgos con tu equipo en base a sus reacciones ante los riesgos identificados
5. Repite este proceso de forma periódica utilizando el registro de riesgos más reciente como insumo

Haz	No hagas
Proporciona contexto sobre la naturaleza del proyecto y sus objetivos.	No subas detalles sensibles del proyecto ni información personal identificable.
Sube un ejemplo de registro de riesgos para ayudar a tu LLM a dar formato a su salida de manera utilizable.	No utilices el resultado tal cual sin revisarlo y discutirlo con el equipo.
Refina los resultados con retroalimentación y otros detalles.	No hagas que esto reemplace la conversación humana. La evaluación y gestión de riesgos es un trabajo en equipo.
Considera una herramienta especializada como RAIDLog.com.	No hagas esto solo una vez al principio del proyecto y luego nunca más.

Aquí tienes el prompt:

“Actúa como un miembro del equipo de proyecto en una agencia digital responsable de la migración de un sitio web de alto perfil para un cliente. El objetivo del proyecto es migrar el sitio de comercio electrónico de una tienda de calzado de Shopify a Wordpress. Actualmente estamos completando la fase de diseño y estamos a punto de pasar a una fase de implementación técnica iterativa con entregas quincenales a nuestro entorno de UAT para revisión del cliente. El tiempo es esencial ya que solo tenemos 10 semanas antes de la fecha de lanzamiento planificada. ¿Podrías ayudar a identificar algunos riesgos que podrían impactar negativamente el éxito de nuestro proyecto y algunas estrategias de respuesta que podamos usar para evitar, transferir o aceptar esos riesgos? Da formato a tu respuesta en una tabla que pueda pegarse en nuestro registro de riesgos en Excel.”

Este fue nuestro resultado:

🔷Este es el archivo que subimos como ejemplo: Plantilla básica de registro de riesgos para LLMs — Google Sheets. Una versión para Excel también está disponible aquí: Plantilla básica de registro de riesgos para LLMs - Excel

2. Agilización de los informes de estado del proyecto

Utilizar los informes de estado para recopilar y destacar la información clave para tus partes interesadas puede parecer una labor administrativa, pero en realidad es sumamente estratégica. El único problema es… que requiere mucho trabajo. Y probablemente no sea tu único proyecto.

La IA puede ayudarte a ahorrar tiempo y aportar mayor coherencia a tus informes de estado de proyecto.

Así es como lo hicimos recientemente en un programa:

• El problema: Teníamos muchos proyectos pequeños en marcha para el mismo cliente, y pasábamos más tiempo creando informes de estado que analizando críticamente la información contenida en ellos.
• La solución: Entrenamos un GPT personalizado usando una plantilla básica de informe de estado y algunos ejemplos, y le hicimos recoger información de una hoja de cálculo que contenía actualizaciones anecdóticas de miembros del equipo, así como datos de nuestro software de gestión de proyectos.
• Los resultados: No solo terminamos dedicando significativamente menos tiempo en copiar y pegar actualizaciones en un informe de estado, sino que también generamos buenas opciones para resolver bloqueos de proyecto que luego nos permitieron ser más estratégicos en nuestra comunicación con el cliente, en lugar de simplemente hacer reportes sin valor.

Para empezar a incluir esto en tu flujo de trabajo:

1. Selecciona un sistema de IA adecuado que se ajuste a las políticas de IA de tu organización.
2. Configura un modelo personalizado (un GPT en ChatGPT, un Gem en Gemini, un Proyecto en Claude, un Space en Perplexity, etc.).
3. Entrénalo con tu plantilla de informe de estado de proyectos y ejemplos anteriores de informes.
4. Define una persona para que actúe como parte del equipo.
5. Asignale un propósito.
6. Crea una hoja de cálculo con actualizaciones y métricas del proyecto.
7. Pide al equipo que actualice directamente esa hoja.
8. Ejecuta semanalmente el modelo personalizado para cada proyecto.

Haz	No hagas
Utiliza una plantilla o estructura consistente para tus informes de estado del proyecto.	No subas datos sensibles a un LLM abierto.
Haz coincidir tu hoja de actualizaciones con los campos en el informe de estado del proyecto.	No incluyas métricas o datos irrelevantes en tu entrada si no los necesitas.
Marca expectativas claras con el equipo sobre qué debe contener cada actualización.
Acuerda una cadencia de informes y un plazo para las actualizaciones con tus equipos.
Revisa todos los informes de estado en busca de errores o alucinaciones cada vez.

Aquí tienes una configuración de ejemplo:

“Eres una IA de gestión de proyectos. Tu trabajo es ayudar a nuestro equipo de gestión de proyectos a crear informes de estado concisos pero impactantes, utilizando una estructura consistente similar a la plantilla adjunta. Te proporcionaré detalles relevantes, como actualizaciones del equipo y los últimos datos de nuestro sistema de gestión de proyectos. Utiliza el segundo adjunto como ejemplo para guiar el nivel de detalle y las métricas necesarias. Formatea tu salida como un archivo .docx descargable. Detente si alguna entrada o instrucción no está clara.”

Aquí tienes el prompt:

“Por favor, genera un informe de estado del proyecto basado en el informe proporcionado. Observa el rango de fechas al que se hace referencia en el adjunto. Yo llenaré la sección de Items de Acción.”

🔷 Estos son los documentos de proyecto de ejemplo con los que entrenamos la IA y una entrada de ejemplo:

• Plantilla de informe de estado
• Ejemplo de informe de estado para referencia (PDF)
• Hoja de actualizaciones del equipo y del proyecto: Google Sheet y PDF

Y este es el resultado:

3. Apoyar la Toma de Decisiones del Proyecto

Los proyectos son una recopilación de miles de decisiones críticas, cada una de las cuales podría descarrilar el proyecto; además, la mayoría de ellas no tienes autoridad para tomar. En su lugar, facilitas la toma de decisiones por influencia.

La IA puede actuar como un pequeño simulador de decisiones de proyecto y generar escenarios que puedes revisar y llevar al equipo para ayudar a moldear recomendaciones a tus stakeholders decisores.

Aquí tienes un ejemplo de nuestra comunidad:

• El problema: Un miembro de nuestra comunidad se enfrentó a una encrucijada en un proyecto reciente: una nueva plataforma de comercio electrónico estuvo disponible a mitad de la renovación de un sitio web. La nueva plataforma ofrecía funciones que tendrían que desarrollarse desde cero en la plataforma actual. Mientras tanto, el reloj corría para una campaña de Black Friday y la nueva plataforma no podía ser adquirida, configurada e implementada a tiempo. Había pros y contras para cada opción y el project manager necesitaba tomar una decisión rápida.
• La solución: Reunieron al equipo y surgieron varias opciones. Después las pasaron por Claude para un análisis más profundo.
• Los resultados: Pudieron entregar una recomendación sólida guiada por IA al cliente, gracias a los análisis conjuntos del equipo y de Claude.

Para comenzar a incorporar esto en tu flujo de trabajo:

1. Selecciona una herramienta de IA adecuada (o una herramienta de gestión de proyectos con IA específica) que siga las políticas de IA de tu organización.
2. Crea una personalidad (persona) para tu prompt.
3. Añade contexto sobre el proyecto y sobre la decisión que hay que tomar.
4. Incluye cualquier opción que ya hayas identificado.
5. Construye tu prompt para sugerir otras opciones.
6. Utiliza el resultado para discutir con tu equipo y ajusta según sea necesario.
7. Presenta las opciones a tus stakeholders con una recomendación sólida respaldada por el equipo.

Haz	No hagas
Proporciona información sobre los objetivos del proyecto.	No tomes una decisión a ciegas basándote en la recomendación de tu herramienta.
Prueba diferentes perfiles que puedan alinearse mejor con tus stakeholders.	No proporciones información sensible o personalmente identificable en un LLM abierto.
Utiliza la herramienta para desafiar o cuestionar tus recomendaciones.	No incluyas partes del análisis que no sean realmente relevantes para tu proyecto.

Aquí tienes la consigna:

“Actúa como una IA de gestión de proyectos. Tu función es generar y evaluar críticamente diferentes escenarios para las decisiones clave del proyecto con las que nos encontremos. 

Nuestro proyecto actual es un rediseño de sitio web de comercio electrónico para un cliente en el sector de venta de calzado infantil. 

Tenemos la oportunidad de cambiar a una plataforma de comercio electrónico diferente que permite una personalización más profunda y el análisis predictivo de hábitos de compra. Sin embargo, esto aumentaría el presupuesto y retrasaría la entrega más allá de una ventana clave de ventas (Black Friday). 

Por otro lado, si continuamos con la plataforma actual, probablemente necesitaremos migrar igualmente a la nueva plataforma como un proyecto independiente de presupuesto similar el próximo año para lograr el objetivo de ofrecer una experiencia de compra más personalizada a nuestros clientes e incrementar ingresos de manera paulatina mediante ventas adicionales dinámicas. 

¿Podrías valorar los beneficios y desventajas de las dos opciones? 

También, siéntete libre de sugerir opciones que aún no hayamos considerado. 

Por favor, da formato a tu respuesta como puntos clave que podamos debatir como equipo y compartir con nuestro patrocinador ejecutivo.”

Este fue nuestro resultado:

4. Análisis de la evolución de los KPIs del proyecto

Las métricas de salud del proyecto son importantes, pero en proyectos largos puede ser difícil tomar distancia y entender las tendencias generales. La IA puede ayudarte a detectar patrones y hacer recomendaciones sobre dónde buscar para aislar la causa raíz. 

Veamos un ejemplo de nuestra comunidad:

• El problema: En uno de los proyectos Scrum de nuestros miembros, notaron que la velocidad del equipo variaba bastante entre sprints. Al descartar su proceso de estimación como origen, sintieron curiosidad sobre si podía haber otra causa.
• La solución: Acudieron a ChatGPT para ver si podía identificar tendencias aportando una hoja de cálculo con datos históricos de los sprints.
• Los resultados: Según las sugerencias, identificaron una oportunidad de mejorar la transferencia de trabajo entre equipos que no estaban tan familiarizados con el método Scrum, como los stakeholders de RRHH. No fue el único factor, pero sí mejoró la colaboración.

Para integrar esto en tu flujo de trabajo:

1. Selecciona un sistema de IA adecuado y compatible con las políticas de IA de tu organización.
2. Exporta los datos históricos del proyecto que quieras analizar.
3. Proporciona el contexto del proyecto en tu consigna y describe los datos que vas a subir.
4. Revisa críticamente el resultado y ajusta si es necesario.
5. Lleva el análisis a tu equipo como punto de partida para la discusión.

Haz	No hagas
Proporciona datos del proyecto limpios y sin información personal identificable.	No guíes a tu LLM hacia una conclusión solo para justificar una corazonada.
Experimenta con la consigna para obtener diferentes perspectivas.	No saques conclusiones precipitadas según el resultado. El análisis de datos aún no es una especialidad indiscutible de la IA generativa.
	No uses el resultado de la IA para buscar culpables. Úsalo como punto de partida para el diálogo.

Aquí tienes la consigna:

“Actúa como una IA de gestión de proyectos. Tu trabajo es identificar tendencias en nuestros datos de proyecto, generar descubrimientos a partir de ese análisis y proponer estrategias de mitigación para los riesgos identificados. 

Nuestro proyecto usa la metodología Scrum para desarrollar una plataforma de intercambio de conocimientos y networking para empleados. Nuestro equipo incluye desarrolladores full-stack, diseñadores UX/UI y una persona del equipo de RRHH actuando como product owner. 

Nuestra velocidad de sprint ha estado oscilando a lo largo del proyecto y estamos intentando aislar algunas razones por las que esto ocurre.

¿Podrías analizar los datos adjuntos y ver si existen correlaciones que puedan estar impactando nuestra velocidad?

Formato tu salida en viñetas para que pueda compartirse fácilmente con el equipo por Slack.

🔷Aquí tienes un ejemplo de entrada (simplificado, no es el mismo que usa nuestro miembro) y una versión CSV que puedes subir directamente a tu LLM para probarlo.

Aquí tienes un resultado simplificado:

5. Programación y Planificación

Cuando lideras un proyecto, todos esperan que tengas una bola de cristal—¡incluso tú! La IA puede que no sea esa bola de cristal, pero puede ayudarte a iniciar la planificación del proyecto, validar o cuestionar los plazos, probar la disposición presupuestaria del cliente o dar al equipo algo sobre lo que reaccionar durante la fase de planificación. 

Veamos el ejemplo de crear un cronograma general estimado para tu proyecto:

• El problema: Me pidieron entregar un proyecto con un plazo reducido, pero mi intuición me decía que no era factible. Antes de involucrar al equipo, quería hacer una verificación inicial del cronograma y darles algo sobre lo que reaccionar en lugar de empezar de cero.
• La solución: Usé una combinación de ChatGPT y Tom’s Planner para producir un primer borrador del cronograma del proyecto basándome en el briefing. Después, lo llevé al equipo para discutirlo, refinarlo y, finalmente, invalidar la factibilidad del cronograma.
• Los resultados: Usamos una combinación de las recomendaciones de la IA y nuestro propio análisis para argumentar que era necesario posponer la fecha límite 3 semanas para terminar el trabajo sin añadir riesgos. 

Para comenzar a incorporar esto en tu flujo de trabajo:

1. Selecciona una herramienta potenciada por IA que se adapte a las políticas de IA de tu organización.
2. Sube el briefing de tu proyecto o proporciona el contexto en tu indicación, incluyendo el enfoque propuesto, cronograma, entregables y estructura del equipo.
3. Revisa el resultado y refina si es necesario.
4. Llévalo a tu equipo como punto de partida para discutir.

Haz	No hagas
Proporciona todo el detalle y contexto que puedas.	No te quedes con la primera respuesta—¡dale feedback y refínala!
Prueba diferentes herramientas para obtener distintos puntos de vista, si es posible.	¡No planifiques en un vacío! ¡La planificación de proyectos es un deporte de equipo!
Usa tu plan de proyecto generado por IA para fomentar conversaciones creativas con tu equipo

Aquí tienes el prompt:

“Me han pedido liderar un proyecto de rediseño de blog que implica el diseño y desarrollo de una nueva plantilla para la página de inicio y otra para las publicaciones del blog. 

El cliente es una tienda de calzado para bebés. Quieren empezar el 1 de septiembre y lanzar el nuevo blog el 16 de noviembre. También será necesaria cierta migración de contenido. 

Su objetivo es mejorar el rendimiento del blog: aumentar la duración promedio de las visitas, el número medio de páginas vistas por sesión y los clics a páginas de producto, así como reducir la tasa de rebote de las publicaciones.

No estoy conforme con la viabilidad del cronograma solicitado. 

¿Podrías ayudarme a crear un plan de proyecto para este caso, junto con una lista de posibles riesgos para el calendario?”

Aquí tienes el resultado:

6. Automatizando tareas administrativas manuales y repetitivas

No es ningún secreto que la gestión de proyectos puede ser repetitiva—o, como me gusta llamarlo, "rítmica". Como líder del proyecto, marcas el ritmo en un ciclo continuo de tareas rutinarias de comunicación, planificación, priorización y ajustes. 

Pero, al igual que tu corazón sigue latiendo sin que tengas que pensarlo, hay muchas oportunidades de dejar que la IA tome las riendas de las tareas repetitivas.

Tomemos como ejemplo cómo configuramos nuestros informes semanales para el equipo interno:

• El problema: Los gestores de proyectos estaban dedicando más de una hora cada viernes a resumir el progreso semanal del proyecto para sus equipos. Esto rendía frutos en el ánimo del equipo, pero era un fastidio prepararlo.
• La solución: Utilizamos una extensión de terceros (Waves) para Slack que mantenía un archivo de las conversaciones. Luego enviamos las transcripciones completas a un GPT personalizado para generar un resumen (utilizando Zapier). Se entrenó para ser ingenioso, seco y sarcástico—piensa en TARS de Interstellar o K2SO de Rogue One. El borrador se enviaba de regreso a Slack por Zapier, para que el gestor de proyectos lo ajustara, copiara, pegara y enviara.
• Los resultados: Cada gestor de proyectos terminó ahorrando al menos 45 minutos cada viernes, los cuales, por supuesto, utilizaban para jugar Cards Against Humanity con el equipo de RRHH.

Para empezar a incorporar esto en tu flujo de trabajo: 

1. Asegúrate de que las políticas de tu organización permitan transferir conversaciones de Slack a herramientas de terceros.
2. Aprovecha una herramienta como Waves (o, si tienes las funciones de IA de Slack habilitadas, podrías usar la función de Resumen).
3. Crea un GPT personalizado o un proyecto dentro del LLM de tu organización y entrena el modelo con el tono adecuado para la comunicación interna del equipo.
4. Utiliza un integrador sin código como Make o Zapier para diseñar el proceso y programar su ejecución.
5. Refina según sea necesario.

Haz	No hagas
Sé transparente con el equipo acerca de cómo se usa la IA para resumir conversaciones en Slack.	No intentes compartir conversaciones de mensaje directo con el equipo usando este método. La privacidad importa.
Entrena tu modelo para mantener las cosas apropiadas a tu cultura—haz que elimine palabrotas, referencias a drogas ilícitas y frases incómodas que podrían no encajar fuera de su contexto original.	No intentes resumir el canal donde llegan todas las notificaciones de herramientas. Nadie quiere un informe de tickets de Jira cerrados—al menos no un viernes.
Da a los gestores de proyectos la oportunidad de revisar y editar el mensaje antes de enviarlo.	No incluyas información personalmente identificable ni datos sensibles en tus LLM abiertos.
Anima a los gestores de proyectos a aportar su propio estilo y toque personal (de forma manual o entrenando sus modelos).

Aquí tienes el prompt:

“Actúa como un cómico británico seco y sarcástico. 

Crea un breve resumen de la transcripción del chat adjunta. Está bien dejar los nombres, ya que esto solo se usará internamente. 

Da formato a la salida como un breve mensaje que pueda compartir con el equipo por Slack. Siéntete libre de añadir una cantidad adecuada de emojis.”

Este fue nuestro resultado:

¿Qué sigue?

Estos son solo algunos de mis ejemplos favoritos de cómo la IA puede aportar eficiencia a tu práctica de gestión de proyectos de inmediato. ¿Pero son los únicos? ¡Por supuesto que no! Si eres nuevo integrando IA en tus proyectos e iniciativas, utilízalos como punto de partida y luego ponle creatividad.

O si ya estás listo para empezar a formalizar esto en la práctica de gestión de proyectos de tu organización, discútelo y establece prioridades con tu equipo para decidir qué procedimientos operativos estándar (SOPs) tendrán mayor impacto utilizando el nivel de esfuerzo adecuado.

Ah, y ¿mencioné que nuestros expertos en gestión de proyectos con IA de DPM crearon un curso práctico y aplicado precisamente para este propósito? Puedes mejorar la práctica de entrega de proyectos habilitada con IA de tu equipo a través de nuestra microcredencial Mastering AI in Digital Projects.