Ex-gestor de programas da HP e atual consultor de automação com IA explica como implementar a IA de forma eficaz e responsável

Interessei-me pelo processamento de linguagem natural (NLP) logo no início da minha carreira e cheguei mesmo a fundar duas startups centradas na IA. Em 2007, utilizei uma ferramenta interna de análise de texto na Hewlett-Packard para impulsionar melhorias nos processos empresariais dos centros de atendimento da EMEA, aplicando técnicas Six Sigma. Eram os primeiros tempos em que, apesar do entusiasmo, os desafios da IA ainda superavam os benefícios. A utilização da ferramenta trouxe alguns benefícios, pelo que não foi um fracasso completo. No entanto, era muito mais difícil obter valor a partir dela em comparação com a IA atual.

Ao longo dos últimos anos, liderei iniciativas digitais e de transformação no setor energético como gestor de projetos contratado. Uma das minhas principais conquistas foi desenvolver capacidades técnicas e empresariais estratégicas de contagem inteligente na SMS, uma das maiores empresas de instalação do Reino Unido.

Atualmente, a minha empresa, a Mindrise, oferece soluções práticas de automação com IA a pequenas empresas do Reino Unido, ajudando-as a utilizar a IA de formas realistas e orientadas para resultados, para obter eficiência, reduzir custos e permitir o crescimento do negócio. Concentramo-nos na melhoria da produtividade através da automatização de fluxos de trabalho, da geração de documentos, da elaboração de relatórios e da integração de dados, utilizando plataformas de baixo código como Make, n8n e Zapier. Também fornecemos otimização e apoio contínuos, para que as automatizações dos clientes continuem a evoluir à medida que os seus negócios crescem.

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Como manter uma estrutura tradicional de gestão de projetos ao adotar uma entrega de IA mais leve

A minha abordagem à entrega continua a basear-se em estruturas de gestão de projetos estruturadas. Mas, devido à IA, estou a avançar para uma entrega mais leve e adaptável, mantendo a disciplina dos métodos tradicionais, ao mesmo tempo que reduzo a sobrecarga e permito uma maior concentração no trabalho de gestão de projetos de elevado valor.

Utilizo-a para tarefas rotineiras demoradas e como contributo para a geração de ideias. Ajuda-me a automatizar atas de reuniões, documentação e relatórios, mantendo-me totalmente alinhado com os requisitos tradicionais de entrega. Na verdade, acredito que, quando utilizada com cuidado e ética, são poucas as tarefas que não consegue realizar — com exceção das tarefas verdadeiramente centradas no ser humano, como liderar, gerir e colaborar.

Como resultado, o meu papel está a evoluir de “fazer tudo” para o de orquestrador e otimizador da IA. Isto permite-me voltar a concentrar a minha energia nos aspetos da gestão de projetos de elevado valor e centrados no ser humano, como manter as partes interessadas alinhadas, eliminar bloqueios e garantir uma colaboração e motivação produtivas da equipa.

Como a tolerância de um fluxo de trabalho à imprevisibilidade deve orientar a sua estratégia de implementação de IA

Quanto mais inteligência incorporamos, mais cuidadosamente o design tem de ser planeado, executado e testado.

Isto acontece porque, quando um fluxo de trabalho não inclui IA e se baseia exclusivamente em regras, produz resultados determinísticos que podem ser testados como qualquer sistema de software tradicional. No entanto, a adição de IA introduz um elemento probabilístico, pelo que temos de garantir que a variabilidade dos resultados não tem efeitos contraproducentes. É importante compreender quanta criatividade ou imprevisibilidade é aceitável para a aplicação específica e implementar salvaguardas adequadas, como manter uma pessoa envolvida no processo.

Os fluxos de trabalho que incluem IA agêntica oferecem a maior liberdade, mas essa flexibilidade tem de ser intencional — temos de ter a certeza de que é realmente adequada ao caso de utilização.

Quando se trata da entrega, concentro-me em aplicações práticas de IA para garantir resultados realistas e previsíveis. Os usos sofisticados da IA podem parecer atrativos nos vídeos do YouTube, mas não são algo em que se possa confiar num contexto profissional. Ao aplicar IA, procuro alcançar um ROI claro — por exemplo, reduzir o tempo ou esforço de processamento manual em X%, ou reduzir para metade o tempo de execução da documentação.

Quando se trata da entrega, concentro-me em aplicações práticas de IA para garantir resultados realistas e previsíveis. Os usos sofisticados da IA podem parecer atrativos nos vídeos do YouTube, mas não são algo em que se possa confiar num contexto profissional. Ao aplicar IA, procuro alcançar um ROI claro.

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Casos de utilização prática da IA e da automatização na gestão de projetos

Existem várias formas de utilizar a IA na gestão de projetos, e tentar enumerá-las pode acabar por impor-lhes limitações. Mas eis algumas:

• Atas de reuniões: A área mais óbvia e que exige menos esforço para automatização no meu trabalho de entrega é a elaboração de atas de reuniões. Para tal, utilizo o ChatGPT em conjunto com a transcrição de uma gravação de uma chamada do Microsoft Teams. Permite poupar bastante tempo.
• Gestão documental e criação de conteúdos: Pense na geração e avaliação de riscos e problemas, na elaboração automatizada de relatórios de estado e nas lições aprendidas. Explorei a automatização destas tarefas utilizando o PMI Infinity, o ChatGPT, o Claude, painéis de controlo HTML, o Google Apps Script para riscos e problemas e o Microsoft 365 Copilot para criar lições aprendidas.
• Validação: Pode apoiar o trabalho de validação, como a revisão e avaliação de projetos técnicos.
• Âmbito: Pode elaborar um âmbito com base nos principais factos do projeto, ou revê-lo e aperfeiçoá-lo
• Tempestade de ideias: Pode ajudar a criar opções e apoiar sessões de tempestade de ideias para encontrar soluções. Recorro bastante ao ChatGPT para este efeito.
• Comunicações: Utilizo o ChatGPT para redigir comunicações destinadas às partes interessadas
• Apresentações: Para planear, criar e apresentar apresentações, analisei ferramentas como o Gamma e o Canva.

Mas as tarefas que exigem inteligência emocional e colaboração — como o alinhamento da equipa e a gestão de pessoas — devem continuar a fazer parte das responsabilidades do gestor de projeto.

Um exemplo real da utilização da IA na gestão de projetos

Tomemos como exemplo simples a elaboração de atas de reuniões. A primeira vez que utilizei IA num projeto, existia um bloqueio crítico que ameaçava suspendê-lo, com várias consequências financeiras, reputacionais e técnicas. Precisava de encontrar rapidamente uma solução, o que exigia alcançar um consenso entre vários fornecedores externos, bem como entre as partes interessadas internas.

Organizei uma sessão de trabalho online que reuniu todas as pessoas-chave. Pedi autorização para gravar a chamada no MS Teams, para poder obter uma transcrição. Depois da chamada, corrigi e pseudonimizei a transcrição, substituindo as informações sensíveis por marcadores de posição. Escrevi uma instrução para o ChatGPT, pedindo-lhe que criasse uma ata com os pontos discutidos e os itens de ação. Em seguida, revi o resultado, corrigi o que era necessário, substituí os marcadores de posição e enviei-o para um grupo alargado de destinatários.

Ter-me-ia levado pelo menos uma hora a analisar as minhas notas e a redigir uma ata rigorosa, mas consegui concluí-la em 20 minutos com a ajuda da IA. O resultado foi uma ata de elevada qualidade e cuidadosamente formatada. Além disso, garantiu uma comunicação rápida e precisa a uma equipa numerosa, com itens de ação claros, o que permitiu um acompanhamento proativo e a resolução dos problemas. E ainda me permitiu participar atempadamente na chamada seguinte.

Como criar uma pilha tecnológica de IA eficaz para a entrega de projetos

Enquanto gestor de projeto, sou pragmático. Utilizo qualquer ferramenta assim que me convenço do seu valor. E abandono-a se não for adequada. Comecemos pelas ferramentas tradicionais de gestão de projetos que utilizo:

• Microsoft Project para o planeamento
• Jira como software de gestão de projetos para projetos ágeis
• Trello para iniciativas mais pequenas, semelhantes ao Kanban

Mas, nos últimos anos, comecei a utilizar os LLMs muito mais do que antes. Cada um destes LLMs pode ser utilizado para fins semelhantes, mas todos têm pontos fortes e fracos diferentes:

• ChatGPT: Considero o ChatGPT excelente no geral, particularmente para a otimização de processos e a eficiência.
• Copilot: O Copilot baseia-se no ChatGPT, mas o seu resultado não é idêntico. Por isso, por vezes utilizo-o para verificar ou comparar resultados.
• Claude: O Claude tende a ser mais “criativo” e produz gráficos e documentos visualmente apelativos.
• Gemini: Até agora, utilizei menos o Gemini. As versões anteriores pareciam-me limitadas, mas a versão integrada nos resultados de pesquisa do Google é bastante boa. Preciso de analisar a versão mais recente.

Desenvolvo fluxos de trabalho de IA através da Mindrise, utilizando plataformas de baixo código/sem código, tais como:

• Make: O Make tem uma interface intuitiva que o torna mais fácil de utilizar e até um pouco mais “divertido” de utilizar.
• n8n: O n8n é mais técnico e permite utilizar código de programação com maior facilidade — embora isso possa torná-lo demasiado complexo para alguns clientes.
• Zapier: O Zapier suporta uma maior variedade de aplicações e integrações.

Também estou a experimentar novas ferramentas de IA para planear, criar e apresentar apresentações, incluindo o Gamma e o Canva.

A IA proporciona menos valor às equipas e às empresas sem automação. Por isso, no geral, a minha ferramenta de IA preferida é o Make.com. Pode ser utilizada para criar automações baseadas em regras ou cenários com IA, incluindo IA agêntica.

 

A IA não é ideal para equipas e empresas sem automação. Por isso, no geral, a minha ferramenta de IA preferida é o Make.com. Pode ser utilizada para criar automações baseadas em regras ou cenários com IA, incluindo IA agêntica.

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Como utilizar a IA de forma responsável na gestão de projetos

Devemos lembrar-nos sempre de que continuamos nós ao volante. Somos nós os responsáveis pelos nossos projetos.

As informações pessoais ou empresariais sensíveis nunca devem ser partilhadas livremente com modelos abertos. Podem ser protegidas através da pseudonimização ou da remoção de dados identificáveis dos dados de entrada antes do processamento.

Além disso, os resultados da IA devem ser sempre tratados como rascunhos — revistos e aprovados antes de serem utilizados ou partilhados.

É por isso que, na Mindrise, manter uma pessoa envolvida no processo é um princípio fundamental ao conceber fluxos de trabalho de automação, de modo a garantir tanto a precisão como a responsabilização.

Como a IA ajuda os gestores de projetos a concentrarem-se no que é mais importante — serem mais humanos

Aprenda a utilizar a IA e encare-a como encararia qualquer nova tecnologia — esse é o meu conselho.

À primeira vista, pode parecer fácil, mas é necessário aprender, praticar e passar por uma boa dose de tentativa e erro antes de conseguir resultados suficientemente estáveis para uma utilização profissional.

Comece com pouco e mantenha uma abordagem prática. Se não tiver internamente os conhecimentos necessários, procure um fornecedor que o possa ajudar a ultrapassar os principais obstáculos à adoção.

Assim que tiver algumas automações simples implementadas, considere de que forma lhe permitem reformular a sua empresa de forma mais estratégica. Depois, expanda-as.

Dica do Stan

Comece com pouco e mantenha uma abordagem prática. Se não tiver internamente os conhecimentos necessários, procure um fornecedor que o possa ajudar a ultrapassar os principais obstáculos à adoção. Assim que tiver algumas automações simples implementadas, considere de que forma lhe permitem reformular a sua empresa de forma mais estratégica. Depois, expanda-as.

E lembre-se: é uma ferramenta — uma ferramenta que aumenta as capacidades humanas.

A IA permite-nos concentrar no que realmente importa. Aumenta a nossa produtividade e eficácia para níveis que nunca tínhamos alcançado. E dá-nos ainda a oportunidade de sermos mais humanos.

Acompanhe

Pode acompanhar Stan enquanto continua a descobrir oportunidades de utilização de IA e automação para empresas no LinkedIn. E conheça também a sua empresa, a Mindrise.

Em breve, haverá mais entrevistas com especialistas no O Gestor de Projetos Digitais.