O que a IA ainda não compreende sobre o trabalho de gestão de projetos
Limitações da IA: As ferramentas de IA podem gerar respostas incorretas com confiança, sem indicarem a sua falta de conhecimento, o que representa riscos reais.
Supervisão humana: A IA não pode substituir a necessidade de julgamento humano ao criar planos de projeto, o que realça a importância do pensamento crítico.
Inteligência emocional: A IA não consegue compreender as emoções humanas, o que a torna ineficaz na gestão das partes interessadas.
Problemas dos processos: Implementar IA em processos deficientes pode agravar a disfunção, em vez de melhorar a eficiência e a eficácia.
Adoção criteriosa: A integração bem-sucedida da IA na gestão de projetos exige supervisão experiente para lidar com as suas limitações inerentes.
A inteligência artificial avançou significativamente na gestão de projetos. Desde relatórios de estado gerados automaticamente até ferramentas de calendarização preditiva, os fornecedores de software de gestão de projetos estão numa corrida para integrar funcionalidades de IA nas suas plataformas — e muitos gestores de projetos estão genuinamente entusiasmados com as possibilidades. Mas, por baixo desse entusiasmo, está a decorrer uma conversa mais discreta entre os profissionais. Gestores de projetos experientes, formadores e especialistas em produto deparam-se repetidamente com os mesmos obstáculos. A IA é útil, sim — mas também é excessivamente confiante, emocionalmente cega e tão boa quanto os sistemas desorganizados de que depende. Antes de apostarem tudo, vale a pena analisar cuidadosamente aquilo que a IA ainda não compreende fundamentalmente sobre o trabalho de gestão de projetos.
Inventa coisas com toda a confiança
Uma das características mais perigosas da IA no contexto da gestão de projetos não é o facto de falhar — é o facto de falhar sem o dizer. As ferramentas de IA são concebidas para produzir uma resposta, ponto final, independentemente de terem realmente os conhecimentos necessários para a fundamentar. O Dr. Mike Clayton afirma-o claramente, descrevendo a IA como algo "concebido para cometer erros" e explicando que "as alucinações não são um erro, são uma funcionalidade", porque "vai dar-lhe uma resposta, saiba ou não qual é a resposta correta".
As alucinações não são um erro, são uma funcionalidade – vai dar-lhe uma resposta, saiba ou não qual é a resposta correta.
Este não é um risco teórico. Megan Cotterman descobriu-o na prática: "Na verdade, vi-me numa situação complicada porque estava a utilizar IA para me ajudar neste projeto de design instrucional", explica, referindo que "a IA acabou por se confundir e eu fiquei com a informação errada". As consequências subsequentes de um erro deste tipo num projeto em curso podem ser significativas.
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O problema chegou mesmo a alterar os processos de recrutamento em alguns setores. Como observa Emmanuels Magaya, "os programadores são agora procurados porque, quando substituem programadores por IA ou automação, alguém tem de verificar o trabalho, porque a IA alucina". A necessidade de supervisão humana não desapareceu — simplesmente mudou de lugar.
Os programadores são agora procurados porque, quando substituem programadores por IA ou automação, alguém tem de verificar o trabalho, porque a IA alucina.
Não consegue substituir o discernimento humano no planeamento
Existe uma proposta tentadora segundo a qual a IA pode receber um caderno de encargos e produzir um plano de projeto pronto a utilizar. Pam Butkowski já a ouviu — e não está convencida. "Mesmo que tenha uma ferramenta na qual introduza um caderno de encargos e lhe peça para criar um plano de projeto, garanto-lhe que não estará correto", afirma. "Simplesmente não estará. É um excelente ponto de partida. Mas depois precisamos de utilizar o nosso pensamento crítico."
A IA simplesmente não tem o contexto necessário para compreender dependências complexas, relações com clientes ou o tipo de conhecimento organizacional que molda um plano realista. É por isso que a revisão humana na adoção da IA não é opcional — é precisamente esse o objetivo. Varun Anand explica-o desta forma: "Não pode confiar cegamente no resultado fornecido pela IA, tem de trabalhar nele." Acrescenta que "a IA ainda está a evoluir, ainda está a aprender, tem de rever os resultados que a IA está a fornecer, caso contrário perderá o toque humano ou obterá resultados errados".
Não pode confiar cegamente no resultado fornecido pela IA, tem de trabalhar nele.
A IA não consegue lidar com as emoções humanas ou com a dinâmica das partes interessadas
A gestão de projetos é, no seu cerne, uma área centrada nas pessoas. Os cronogramas e os orçamentos são importantes, mas o medo, a política, o ego e o historial também o são — e a IA não dispõe de uma estrutura para nada disso. Roman Pichler é direto quanto aos limites da utilização da IA na gestão das partes interessadas: "Não sou grande fã das abordagens em que as pessoas dizem algo como: encontrei uma nova forma fantástica de gerir as partes interessadas. Agora utilizamos esta ferramenta de IA." A sua preocupação é fundamental: "Os seres humanos são seres humanos. E, enquanto seres humanos, queremos ser ouvidos. Quero sentir que alguém compreende as minhas preocupações." Preocupa-o "a ideia de que a tecnologia resolverá os nossos problemas" quando o verdadeiro trabalho é irredutivelmente humano.
Os seres humanos são seres humanos. E, enquanto seres humanos, queremos ser ouvidos. Quero sentir que alguém compreende as minhas preocupações.
Michael Gold faz eco desta ideia no que diz respeito à liderança e à comunicação de equipas: "Se não sabe como falar com as pessoas e pensa que fazer a IA falar com as pessoas é a resposta... a IA não pode substituir essa interação humana individual." As competências que tornam um gestor de projetos eficaz no relacionamento com as pessoas — capacidade de persuasão, presença e escuta genuína — não são coisas que possam ser delegadas numa ferramenta.
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Aplicar IA a um processo deficiente apenas o torna mais rapidamente deficiente
Talvez o risco mais subestimado da adoção da IA na gestão de projetos seja o que acontece quando as organizações ignoram o trabalho fundamental. A IA não corrige a disfunção — amplia-a. Markus Kopko é claro quanto a este ponto: "Aplicar soluções de IA a um processo deficiente não torna o processo melhor. Torna-o ainda pior."
Esta é uma mensagem crítica para as organizações que procuram ganhos de eficiência através da IA sem primeiro avaliarem se os seus processos subjacentes são sólidos. A automatização amplifica o que já existe — seja bom ou mau.
Aplicar soluções de IA a um processo deficiente não torna o processo melhor. Torna-o ainda pior.
Considerações finais
Nada disto significa que a IA não tenha lugar na gestão de projetos. Pode acelerar a elaboração de rascunhos, identificar padrões nos dados e reduzir significativamente a carga administrativa. Mas os profissionais mais próximos deste trabalho estão a transmitir uma mensagem consistente: a IA é uma ferramenta que requer, em todos os momentos, a supervisão de pessoas experientes e céticas. Não consegue criar empatia com uma parte interessada apreensiva, produzir de raiz um plano fiável ou corrigir um processo que já era deficiente antes de ela chegar. Os gestores de projetos que mais beneficiarão da IA não são os que mais confiam nela — são os que compreendem exatamente onde ficam aquém as suas capacidades.
