Líder de PMO explica como impedir que a IA crie um caos mais rápido em vez de melhorar a execução
Descubra como a IA está a transformar a entrega de projetos ao reduzir o trabalho manual, reforçar a governação do PMO e ajudar os líderes a tomar decisões mais rápidas e melhor fundamentadas.
Hussain Bandukwala
Fundador e diretor executivo da Parwaaz Consulting
Impacto da IA: A IA está a transferir a entrega de projetos da coordenação de tarefas para funções de apoio à decisão e de definição de prioridades.
IA prática: A redução do trabalho manual associado aos projetos através da IA permite uma maior concentração nas atividades de liderança estratégica.
Integração da IA: A integração da IA nos fluxos de trabalho existentes acelera as tarefas, aumentando a eficiência da entrega de projetos.
Competências humanas: A IA evidencia a importância do discernimento humano, da gestão de relações e da liderança nos projetos.
Importância da governação: Uma governação e estratégias de decisão partilhadas evitam o caos aquando da integração da IA na gestão de projetos.
Hussain Bandukwala tem mais de 20 anos de experiência em gestão de projetos e liderou startups como COO e CPO. Foi finalista por 2x dos Global PMO Influencer e é formador no LinkedIn Learning.
Atualmente, Hussain é fundador e CEO da Parwaaz Consulting, onde ajuda as organizações a melhorar a execução através de PMOs mais fortes, governação de portefólios, liderança de entregas e transformação operacional.
Falámos com ele sobre a forma como a IA está a transformar a entrega de projetos, porque é que a governação é mais importante do que nunca e o que os PMOs e os líderes de entrega têm de fazer para continuarem relevantes. Eis o que nos disse.
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Aproximar a liderança do PMO, a excelência na entrega e a IA
Sou fundador e CEO da Parwaaz Consulting, uma empresa de consultoria especializada que ajuda as organizações a melhorar a execução através de PMOs mais fortes, governação de portefólios, liderança de entregas e capacitação em IA. Há mais de 20 anos que trabalho com empresas da Fortune 500, empresas apoiadas por private equity, startups e organizações de média dimensão em crescimento, em setores como os cuidados de saúde, a logística, os serviços financeiros, o retalho e a tecnologia.
Atualmente, ajudo os líderes a dar prioridade às iniciativas certas, a melhorar a execução das entregas, a reforçar as capacidades dos PMOs e a expandir as operações sem burocracia desnecessária. Isto inclui transformações de PMO e priorização de portefólios, bem como sprints de identificação de oportunidades de IA, governação, adoção de ferramentas e desenvolvimento de capacidades.
Antes de lançar a Parwaaz Consulting, trabalhei em funções de consultoria e liderança de entregas em empresas como a BearingPoint e a Diamond Management & Technology Consultants. Também fui cofundador e COO de uma startup, o que me proporcionou uma perspetiva prática sobre execução e crescimento. Atualmente, sou formador no LinkedIn Learning, com mais de 160 000 alunos em todo o mundo, e fui finalista por 2x dos Global PMO Influencer. A Gartner e a Capterra já destacaram o meu trabalho de liderança de pensamento nas áreas dos PMOs, da entrega e da capacitação em IA.
Como a IA está a redefinir a entrega de projetos
A IA alterou significativamente tanto a forma como trabalho pessoalmente como a evolução mais abrangente da entrega de projetos. Há alguns anos, a maioria das equipas ainda utilizava a IA de forma experimental. Atualmente, vejo as organizações a passar da curiosidade à operacionalização. A conversa já não é apenas “O que é a IA?”. É “Onde é que a IA cria valor mensurável, como a podemos governar de forma responsável e como conseguimos a adoção?”
No meu próprio trabalho, passo muito menos tempo em tarefas administrativas e de síntese do que costumava. Tarefas como a documentação inicial, os resumos de reuniões, as estruturas para sessões de brainstorming, os rascunhos de comunicações para as partes interessadas, a preparação de workshops, as narrativas de relatórios e a aceleração da investigação contam agora fortemente com a assistência da IA. Isto gerou ganhos significativos de eficiência, especialmente no trabalho de consultoria de PMO, desenvolvimento de formação e análise de portefólios.
O que agora requer mais a minha atenção são as atividades de liderança e estratégicas de maior valor, que a IA não consegue assumir de forma independente. Por exemplo:
- Ajudar os líderes a identificar quais os casos de utilização da IA que vale a pena explorar, em vez de correr atrás de modas
- Conceber modelos de governação e supervisão que permitam rapidez sem criar burocracia
- Melhorar a adoção organizacional e impulsionar a mudança comportamental em torno de formas de trabalhar baseadas em IA
- Reformular os PMOs, passando de funções de reporte para motores de apoio à decisão e de priorização
- Ajudar as equipas a reforçar o discernimento, a comunicação, a priorização e o alinhamento com as partes interessadas num ambiente baseado em IA
De forma mais abrangente, a própria entrega de projetos está a mudar em alguns aspetos importantes. Em primeiro lugar, os ciclos de execução estão a acelerar porque as equipas conseguem produzir resultados mais rapidamente. Em segundo lugar, o volume de iniciativas está a aumentar porque a IA reduz a barreira à experimentação. Em terceiro lugar, os líderes esperam uma tomada de decisões mais rápida e uma visibilidade mais clara do ROI por parte das equipas de entrega. Como resultado, os PMOs e os líderes de entrega desempenham cada vez mais um papel estratégico na priorização, na governação, na adoção e na concretização do valor empresarial, e não apenas no acompanhamento de projetos.
A IA também obriga os líderes de projeto a evoluir. No futuro, os melhores profissionais de projetos não serão simplesmente coordenadores de tarefas. Terão de se tornar facilitadores, pensadores empresariais, comunicadores e líderes de mudança mais fortes, que saibam combinar o discernimento humano com uma execução apoiada por IA.
Porque é que a IA prática supera a automatização total na entrega
Atualmente, o meu foco está mais na capacitação prática para a IA e na aceleração dos fluxos de trabalho do que na orquestração autónoma. Dito isto, estou a fazer experiências seletivas em áreas como a síntese de reuniões, a extração de ações, a elaboração de relatórios preliminares, a automatização de fluxos de trabalho e a redução da sobrecarga de coordenação entre ferramentas de colaboração e sistemas de entrega. Ferramentas como a Make.com e as funcionalidades com IA integradas nas modernas plataformas PPM estão a tornar parte deste processo cada vez mais acessível.
Descobri que o maior valor não está necessariamente em substituir as atividades de entrega de projetos, mas em reduzir o atrito manual associado às mesmas. Ao mesmo tempo, as organizações continuam a precisar de uma forte supervisão humana, porque os ambientes de entrega envolvem demasiada nuance, definição de prioridades, gestão das partes interessadas e discernimento contextual para serem automatizados eficazmente nos dias de hoje.
Como a integração da IA acelera os fluxos de trabalho diários dos projetos
Facilitei uma sessão de identificação de oportunidades para a IA no trabalho, na qual ajudámos as equipas a associar as suas responsabilidades diárias a fluxos de trabalho apoiados por IA práticos. Em vez de debatermos a IA de forma teórica, concentrámo-nos em tarefas reais que as pessoas já executavam e identificámos onde a IA poderia reduzir o atrito.
Por exemplo, ajudámos consultores a utilizar a IA para resumir pedidos de proposta (RFP) longos, extrair riscos e entregáveis, gerar apresentações informativas prontas para a liderança, preparar comunicações para as partes interessadas e organizar tarefas de acompanhamento em ferramentas como o Word, o PowerPoint, o Outlook, o Teams e o Planner.
As equipas começaram a ver a IA menos como um “assistente conversacional” e mais como um acelerador de fluxos de trabalho integrado nos fluxos de trabalho diários.
Porque é que os seres humanos se devem concentrar nas relações e no discernimento
A IA pode apoiar melhor o trabalho de entrega que é repetitivo e exige muita coordenação e síntese.
Por exemplo:
- Relatórios de estado e resumos executivos
- Notas de reuniões, itens de ação e acompanhamento
- Planos de projeto iniciais, registos RAID e rascunhos de documentação
- Análise de portefólios e apoio à definição de prioridades
- Visibilidade dos recursos e da capacidade
- Automatização de fluxos de trabalho entre ferramentas
- Pesquisa de conhecimento e informações entre projetos
As organizações implementam esta abordagem utilizando ferramentas como o Microsoft Copilot, o ChatGPT, plataformas PPM com IA, ferramentas de automatização de fluxos de trabalho e integrações acrescentadas aos ecossistemas de entrega existentes, em vez de recorrerem a programas de IA autónomos de grande escala. Muitas vezes, os maiores ganhos resultam de casos de utilização relativamente simples, que poupam tempo a grandes equipas todas as semanas.
No entanto, as áreas que continuam a exigir um toque humano são as que envolvem trabalho com forte exigência de discernimento e de relações. Estas incluem:
- Gestão das partes interessadas executivas
- Navegação na política organizacional
- Resolução de conflitos
- Debates sobre compromissos na definição de prioridades
- Liderança da mudança e obtenção de apoio
- Orientação das equipas em situações ambíguas
- Tomada de decisões com informação incompleta
A IA pode apoiar estas áreas com informações e estrutura, mas ainda não consegue substituir a confiança, a influência, a presença de liderança ou o discernimento contextual. Na verdade, defendo que estas competências humanas estão a tornar-se ainda mais importantes à medida que a IA automatiza uma parte cada vez maior da vertente administrativa da entrega.
Como a IA eleva as conversas de liderança
Quando utilizada corretamente, a IA também pode melhorar a qualidade das conversas de liderança.
Por exemplo, as equipas podem agora sintetizar rapidamente atualizações de projetos, riscos, notas de reuniões e feedback das partes interessadas em resumos concisos, em vez de passarem horas a preparar manualmente relatórios de estado. Isto permite que os líderes e os PMO dediquem mais tempo a discutir compromissos, prioridades, dependências e impacto no negócio, em vez de se limitarem a recolher informação.
As conversas estão a passar de “Qual é o estado?” para “Que decisão precisamos de tomar e quais são os impactos a jusante?” Isto alterou significativamente a forma como decorrem as discussões sobre a execução.
As conversas estão a passar de “Qual é o estado?” para “Que decisão precisamos de tomar e quais são os impactos a jusante?”
Um exemplo real da complexidade da IA
Eis um exemplo das complexidades que podem surgir ao implementar IA no local de trabalho. Esta organização em particular tinha um forte interesse na IA, mas, como muitas empresas, enfrentava três problemas em simultâneo:
- Demasiadas ideias desconexas
- Ausência de um modelo consistente de receção e priorização
- Equipas a fazer experiências de forma independente, sem governação nem resultados mensuráveis
Isto criava o risco de projetos-piloto dispersos, duplicação de esforços e um ceticismo crescente por parte da liderança, porque ninguém conseguia articular claramente o valor. Abordámos a situação tanto como um desafio de execução como de modelo operacional, e não apenas como um exercício tecnológico.
Primeiro, criámos um processo ligeiro de sprints de oportunidades de IA. Realizámos workshops estruturados entre várias funções para identificar pontos problemáticos, fluxos de trabalho repetitivos, constrangimentos nos relatórios, falhas de coordenação e dificuldades na tomada de decisões. Em vez de perguntarmos “Onde podemos utilizar a IA?”, perguntámos às equipas:
- Onde estão as pessoas a perder tempo todas as semanas?
- Onde é que o trabalho é altamente repetitivo?
- Onde são os atrasos causados por coordenação manual ou recolha de informação?
- Onde estão os líderes a esperar demasiado tempo por informações ou visibilidade sobre o estado?
A partir daí, criámos um processo normalizado de receção e pontuação para avaliar as iniciativas de IA juntamente com as iniciativas sem IA, evitando que se tornassem projetos paralelos de inovação separados.
Quanto às ferramentas, mantivemos intencionalmente a configuração prática e ligeira:
- Microsoft Copilot e ChatGPT para acelerar fluxos de trabalho e sintetizar conteúdos
- Ferramentas de colaboração existentes, como o Microsoft Teams, para workshops e sessões de priorização
- Modelos estruturados de receção e folhas de pontuação
- Painéis simples e ferramentas de acompanhamento da priorização
- Pontos de controlo de governação do PMO integrados nas revisões de portefólio existentes, em vez da criação de estruturas de governação paralelas
Uma lição importante foi que a complexidade não resultava das ferramentas de IA em si, mas da coordenação, da responsabilidade, das expectativas e da adoção.
Uma parte complicada do trabalho foi o facto de muitos líderes terem inicialmente sobrestimado a preparação para a IA. As equipas queriam automação avançada, mas os seus processos subjacentes continuavam inconsistentes ou não documentados. Em vários casos, suspendemos as discussões sobre IA para primeiro estabilizar os fluxos de trabalho, clarificar responsabilidades ou melhorar a qualidade dos dados. Este foi um dos maiores fatores de sucesso. Tratámos a preparação para a IA como uma discussão sobre maturidade operacional, e não apenas como uma implementação tecnológica.
Também introduzimos um modelo ligeiro de governação e supervisão, com pontos de controlo claros para a receção, direitos de decisão, vias de escalamento e responsabilização por funções. O objetivo era permitir rapidez sem criar burocracia.
O trabalho inicial de sprint e priorização demorou algumas semanas, seguido de capacitação faseada e apoio à adoção. O maior esforço não foi a configuração técnica, mas o alinhamento das partes interessadas, a promoção da mudança e o apoio às equipas na reformulação da forma como o trabalho fluía.
Os resultados foram significativos:
- A liderança passou a ter uma visão muito mais clara de onde a IA poderia realisticamente criar valor.
- As equipas passaram da experimentação aleatória para uma execução estruturada.
- Identificámos vários casos de utilização de baixo esforço que reduziram o trabalho administrativo manual e a sobrecarga associada aos relatórios.
- As conversas sobre IA passaram a estar associadas a resultados empresariais mensuráveis, em vez de se basearem em exageros.
- O PMO evoluiu para uma função de coordenação, priorização e governação da execução apoiada por IA.
O mais interessante é que as organizações que foram bem-sucedidas não eram necessariamente as mais avançadas do ponto de vista técnico. Combinaram uma governação prática, disciplina operacional e uma forte liderança da mudança com uma execução apoiada por IA.
Como criar um conjunto tecnológico de execução com IA
O meu conjunto de ferramentas tecnológicas de execução evoluiu significativamente nos últimos 6–12 meses, à medida que a IA passou da experimentação para o apoio à execução quotidiana.
As ferramentas de IA que utilizo mais ativamente atualmente incluem:
- OpenAI ChatGPT para síntese, comunicação com executivos, aperfeiçoamento de workshops, ideação de estruturas, apoio à priorização e pensamento estruturado
- Anthropic Claude para análise aprofundada, aperfeiçoamento da escrita e raciocínio contextual mais detalhado
- Gamma para criar rapidamente estruturas de apresentações, narrativas visuais e versões preliminares prontas para executivos
- Canva para comunicação visual, materiais de formação, diagramas e criação de conteúdos simples
O maior impacto destas ferramentas está na velocidade, na síntese e na aceleração da criação das primeiras versões. Reduzem significativamente a sobrecarga administrativa e de formatação, permitindo dedicar mais tempo ao pensamento estratégico, à relação com as partes interessadas, à priorização e à tomada de decisões.
Porque é que a IA deve ser integrada no conjunto de ferramentas de trabalho atual de uma equipa
O que está surpreendentemente subvalorizado neste momento não é uma única ferramenta de IA, mas sim a integração direta da IA no conjunto de ferramentas de trabalho quotidiano que as pessoas já utilizam — especialmente no ecossistema Microsoft.
Para muitas equipas, as poupanças de tempo em tempo real resultam de pequenas acelerações dos fluxos de trabalho que acontecem continuamente ao longo do dia. Estas incluem resumir reuniões no Teams, redigir emails de acompanhamento no Outlook, extrair itens de ação, gerar primeiras versões no Word, criar esboços de apresentações no PowerPoint ou organizar tarefas no Planner sem mudar constantemente de contexto.
Individualmente, estas ações podem poupar apenas alguns minutos de cada vez. Mas, em equipas de execução que trabalham durante todo o dia, todos os dias, o impacto acumulado é significativo. Tenho observado equipas a reduzir a sobrecarga administrativa, a melhorar os tempos de resposta e a transferir mais tempo do trabalho de coordenação para a tomada de decisões e a execução propriamente ditas.
O maior impacto também ocorre quando as organizações deixam de tratar a IA como um destino separado e, em vez disso, a integram naturalmente nos fluxos de trabalho existentes com os quais as pessoas já estão familiarizadas.
Como as plataformas PPM com IA estão a mudar a gestão de projetos
Tenho observado organizações a afastarem-se de uma gestão de projetos excessivamente orientada por processos, avançando para sistemas de execução mais simples e adaptáveis, centrados na visibilidade, na priorização, numa tomada de decisões mais rápida e numa execução apoiada por IA.
Na prática, isso significa menos tempo a compilar relatórios manualmente e a solicitar atualizações, e mais tempo a interagir diretamente com dados de execução em tempo real através de ferramentas com IA.
Por exemplo, com plataformas PPM mais recentes com IA, como a Celoxis, os líderes podem agora utilizar instruções em linguagem natural para obter rapidamente informações que anteriormente exigiam uma análise manual significativa. Em vez de procurar informações em painéis e folhas de cálculo, alguém pode começar o dia por perguntar:
- “Quais são os três projetos que mais me devem preocupar hoje?”
- “Que riscos estão a provocar atrasos no calendário?”
- “Que iniciativas estão com a capacidade excedida?”
- “Que ações corretivas devemos considerar?”
Em poucos minutos, a plataforma pode identificar áreas problemáticas, resumir os problemas que contribuem para a situação, recomendar ações e ajudar as equipas a avançar diretamente para a tomada de decisões e a execução.
Essa mudança está a transformar a entrega de projetos, passando de uma atividade predominantemente administrativa para um ambiente muito mais dinâmico, orientado por dados e focado na ação.
Como a IA redefine os principais rituais de entrega de projetos
Estou a observar uma grande mudança nos rituais de entrega: agora centram-se menos na “criação de artefactos” e mais na aceleração das decisões.
Por exemplo, as discussões sobre o âmbito costumavam envolver longos workshops de requisitos, seguidos de dias ou semanas de aperfeiçoamento manual da documentação. Agora, a IA pode sintetizar rapidamente as discussões, gerar rascunhos de requisitos, revelar ambiguidades e até identificar pressupostos contraditórios quase em tempo real. Como resultado, as equipas dedicam menos energia a documentar o que foi dito e mais energia a debater se o trabalho faz sentido do ponto de vista estratégico.
De forma semelhante, a gestão da execução está a tornar-se muito mais conversacional e orientada por dados. Em vez de os gestores de projeto reunirem manualmente as informações de estado antes de uma reunião de direção, os líderes interagem cada vez mais com os sistemas de entrega através de linguagem natural para identificar instantaneamente riscos, dependências, atrasos ou estrangulamentos de recursos. Isto altera o papel da liderança da entrega, que passa de “recolhedora de informação” a “facilitadora de decisões”.
As equipas dedicam menos energia a documentar o que foi dito e mais energia a debater se o trabalho faz sentido do ponto de vista estratégico… Isto altera o papel da liderança da entrega, que passa de “recolhedora de informação” a “facilitadora de decisões”.
Também estou a observar uma evolução nos rituais de validação. As equipas já não validam apenas se os requisitos foram concluídos. Validam cada vez mais se os resultados gerados pela IA são precisos, imparciais, completos ou adequados ao contexto. A garantia da qualidade está a expandir-se para além dos sistemas e a abranger o próprio julgamento.
Os rituais não estão a desaparecer. Estão a evoluir para níveis superiores, centrando-se no alinhamento, na priorização, na interpretação e na qualidade das decisões.
Porque é que uma governação partilhada da IA evita uma execução caótica
Uma pergunta que gostaria que mais pessoas fizessem é: “Como podemos evitar que a IA crie um caos mais rápido em vez de melhorar a execução?”
As organizações precisam de dedicar muito mais tempo a definir direitos de decisão, responsabilidades, regras de priorização e métricas de sucesso antes de expandirem amplamente a IA. Atualmente, muitas equipas estão a otimizar a produtividade individual sem refletirem o suficiente sobre a coordenação empresarial.
Se cada departamento começar a implementar IA de forma independente, com fluxos de trabalho, instruções, modelos de governação e prioridades diferentes, as organizações arriscam-se a criar uma execução fragmentada a uma velocidade muito maior.
É provável que as empresas bem-sucedidas criem princípios operacionais partilhados sobre a forma como introduzem, governam, medem e integram a IA em toda a organização, e não apenas sobre a forma como as equipas individuais utilizam as ferramentas.
Sinceramente, esta é uma das razões pelas quais o cargo de CAIO (Diretor de IA) poderá tornar-se muito mais comum nos próximos anos: as organizações precisam de alguém responsável não só pelas decisões tecnológicas relacionadas com a IA, mas também pela orquestração, priorização, governação e adoção em toda a empresa.
Como a IA está a mudar o futuro dos PMOs
Dentro de cinco anos, muitos PMOs terão evoluído para funções empresariais de transformação e orquestração da IA ou tornar-se-ão irrelevantes.
A IA irá automatizar e integrar profundamente grande parte do trabalho tradicional de gestão de projetos, incluindo relatórios de estado, coordenação manual, atualizações, gestão de RAID e acompanhamento administrativo, diretamente nos fluxos de trabalho operacionais e nas ferramentas de colaboração.
Os PMOs que sobreviverem deixarão de gerir projetos para passarem a gerir a priorização empresarial, a execução da IA, a governação e o alinhamento organizacional. Ajudarão a identificar e priorizar oportunidades relacionadas com a IA, a promover a adoção em áreas como Finanças, Recursos Humanos, Jurídico e Operações, e a apoiar as organizações na transição para modelos operacionais orientados para a IA.
O maior risco não será a falta de adoção da IA. Será as organizações automatizarem o caos mais rapidamente do que melhoram a clareza, a liderança e a tomada de decisões.
Porque é que os líderes devem encarar a IA como uma mudança operacional
Não trate a IA como uma experiência secundária ou uma iniciativa tecnológica que pertence apenas à equipa de TI. Encare-a como uma mudança operacional e de liderança.
O meu conselho é:
- Comece por algo pequeno, mas comece já.
- Concentre-se nos problemas práticos dos fluxos de trabalho, não no entusiasmo exagerado.
- Integre hábitos de utilização da IA no trabalho diário, em vez de tentar impor uma transformação gigantesca de um dia para o outro.
- Reforce o discernimento, a comunicação, a capacidade de definir prioridades e a liderança das partes interessadas, à medida que essas competências se tornam mais valiosas, e não menos.
- Não automatize cegamente processos deficientes.
- Aprenda o suficiente sobre IA para liderar a conversa com confiança, mesmo que não tenha conhecimentos técnicos aprofundados.
Mais importante ainda, não subestime a rapidez com que as expectativas estão a mudar. Os responsáveis pela entrega que aprenderem a combinar a aceleração proporcionada pela IA com uma liderança humana sólida terão uma grande vantagem nos próximos anos.
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