Este artigo analisa o papel atual da IA na gestão de projetos, destacando algumas ferramentas e serviços disponíveis hoje (quarto trimestre de 2023) para gerentes de projetos e portfólios.
Embora a IA tenha avançado significativamente em muitos setores, a sua incorporação na gestão de projetos ainda está em desenvolvimento.
Para uma perspectiva melhor, vamos discutir a diferença entre dois tipos principais de IA: IA generativa, especialmente Modelos de Linguagem Grande (LLMs), como GPT, Llama ou Bard, e modelos de IA projetados para aplicações específicas, como gerenciamento de projetos.
IA generativa modelos, treinados em extensos conjuntos de dados, são proficientes em conversação e criação de conteúdo – tarefas reservadas a humanos até o ano passado. Alguns modelos podem interagir com ferramentas que não sejam de IA, como calculadoras ou intérpretes de código.
Por outro lado,IA determinística são treinados de forma personalizada e são consistentes e confiáveis, tornando-os ideais para automatizar tarefas consistentes no gerenciamento de projetos, uma vez que oferecem a mesma saída para uma determinada entrada. Exemplos determinísticos familiares incluem motores de xadrez e verificadores gramaticais.
Então,por que essa distinção importa? Sua experiência com IA e o valor que ela pode agregar para você e sua equipe dependem significativamente da compreensão dessa diferença. Por exemplo, embora plataformas de IA como o DALL·E sejam excepcionais na geração de arte ou texto, a análise de áreas de nicho como orçamento de projetos ou avaliação de riscos requer a abordagem especializada de um modelo personalizado.
As ferramentas de gerenciamento de projetos podem utilizar soluções generativasmodelos pré-treinados como a API GPT ou LLMs de código aberto como Llama da Meta, interagindo com eles de forma semelhante à conversa humana: eles apresentam um prompt textual ao modelo e posteriormente usam a resposta do modelo dentro da ferramenta.
Em desenvolvimentomodelos treinados personalizados é mais complexo, mas pode produzir melhores resultados. Agora, treinar um modelo requer grandes conjuntos de dados, recursos computacionais e profundo conhecimento em IA. É por isso que modelos ajustados para um conjunto de dados específico ainda são raros em muitas soluções de IA.
Em suma, estar ciente da distinção entre modelos pré-treinados oferecidos como serviço e treinados sob medida para necessidades específicas lhe dará expectativas claras sobre as opções acessíveis a você e sua equipe.
Com isso resolvido, vamos explorar uma seleção de aplicações de IA em gerenciamento de projetos, destacando quais estão disponíveis hoje e ainda em desenvolvimento ou em seus estágios iniciais. Lembre-se, estamos apenas dando uma olhada rápida em algumas ferramentas de IA no gerenciamento de projetos. Esta não é uma lista completa e, como a IA muda tão rapidamente, algumas delas já podem ser notícias antigas!
Tratado de Paz entre Waterfall e Agile
Waterfall e Agile têm lutado para se dar bem, dividindo os gerentes de projeto que adotariam uma ou outra metodologia devido à profunda crença de que uma está errada e a outra certa.
Todos conhecemos as armadilhas da abordagem em Cascata: a sua necessidade de prever tudo desde o início e a sua inflexibilidade no ajuste às necessidades emergentes.
As metodologias ágeis abriram uma nova maneira de entender o gerenciamento de projetos para muitos, mas de alguma forma, ao longo do caminho, foram frequentemente mal compreendidas.
A IA pode melhorar cada metodologia, tornando-as melhores naquilo que fazem e fornecendo um roteiro mais claro para usar uma, outra ou soluções híbridas.
Soluções de IA
- A IA pode mitigar as restrições do método Waterfall. Pode ajudar os gerentes de projeto a otimizar a alocação de recursos e aumentar a precisão das estimativas de duração/esforço. Esta aplicação de IA ainda necessita de estar totalmente operacional pelas razões acima mencionadas relacionadas com os modelos de formação. Ainda assim, o seu potencial é significativo, pois neutraliza as limitações e preconceitos inerentes ao processamento de dados humanos. Teremos que esperar para ver isso funcionando.
- Avaliação de histórias de usuários: a capacidade da IA se estende à avaliação de histórias de usuários e requisitos de clareza e coerência. Ferramentas como GPT são acessíveis para verificar o alinhamento da estrutura de uma história de usuário com as práticas recomendadas do setor, economizando horas de idas e vindas. Isso está disponível para uso imediato.
Viés humano no gerenciamento de projetos
Cada um de nós traz à mesa um conjunto de preconceitos, que muitas vezes influenciam a tomada de decisões independentes. Vejamos a justificação do projeto, por exemplo: apesar de confiarem em modelos padronizados de ROI, os patrocinadores do projeto podem, intencionalmente ou não, distorcer os dados para favorecer os seus resultados preferidos.
Soluções de IA
- Tomada de decisão objetiva: a IA promete decisões livres de preconceitos emocionais. Este projeto está alinhado com a estratégia da empresa? Devo levantar preocupações ou até mesmo encerrar meu projeto? Modelos bem treinados podem responder a esses tipos de perguntas.
No entanto, embora a IA elimine preconceitos emocionais, ainda pode refletir preconceitos nos seus dados de treino. Por exemplo, a IA pode inclinar-se para perspectivas ocidentais se os dados se originarem predominantemente de culturas ocidentais. Mas uma vantagem clara é que a IA é imune a pressões ou motivações externas. Ainda não existem modelos prontos para uso.
- Identificação de riscos entre metodologias: A identificação de riscos é uma área onde a IA pode agregar valor significativo. O desafio, mais uma vez, reside na maturidade da tecnologia. A identificação eficaz de riscos requer dados de treinamento abrangentes, incluindo riscos históricos, históricos de desempenho dos membros da equipe, categorias de tarefas, orçamentos e até mesmo fatores como horários de feriados. Muitas empresas hoje não possuem conjuntos de dados tão extensos, tornando esta uma área de desenvolvimento contínuo. As aplicações da IA neste domínio são promissoras, mas precisaremos de mais tempo para uma implementação eficaz.
- Análise de sentimento: uma das aplicações imediatas da IA no gerenciamento de projetos é a análise de sentimento. A IA pode avaliar o humor de uma equipe examinando suas interações e comentários em plataformas de gerenciamento de projetos e ferramentas de colaboração como Slack ou MS Teams. Esse recurso está prontamente disponível e pode ser utilizado pelos gerentes de projeto hoje.
Transparência na gestão de projetos
Possivelmente o nosso favorito.Os projetos envolvem participantes de diversas origens dentro e fora de uma organização. A responsabilidade pela comunicação eficaz recai em grande parte sobre o Gestor de Projeto, que frequentemente considera difícil garantir que todas as partes interessadas sejam alcançadas e expostas à informação de uma forma que possam compreender.
Estes desafios de comunicação persistem mesmo em níveis mais elevados, como a gestão de programas e portfólios. E sim, os painéis fornecem boas representações visuais, mas entendê-los genuinamente para uma tomada de decisão informada ainda pode ser um obstáculo para muitos.
Soluções de IA
- Transformação de dados para partes interessadas: A IA generativa é excelente para interpretar e resumir dados complexos em informações adaptadas às partes interessadas. Se você consolidou os dados do seu projeto em uma plataforma de gerenciamento de portfólio, a IA pode reestruturá-los habilmente, tornando-os acessíveis e compreensíveis para todas as partes interessadas. Esse recurso está em uso ativo hoje.
Vejamos como uma ferramenta PPM como o ITM Platform torna isso possível:
Quando sua organização gerencia projetos com diferentes responsáveis, como gerentes de projeto, membros da equipe e outros participantes, as ferramentas PPM são indispensáveis para lidar, consolidar e fornecer informações agrupadas. Funciona como uma pirâmide de trabalho, onde a informação mais destilada provém dos dados da base, oferecendo dashboards que apresentam informações gerais de forma estruturada.
A IA traz para a mesa a interpretação de todos esses dados de uma forma mais legível e adaptada. Não sabe ler um gráfico de valor agregado ou um diagrama de fluxo cumulativo? Sem problemas. Todos os dados subjacentes, incluindo dados financeiros, estimativas de tempo, relatórios, problemas e riscos, são inseridos na IA, que por sua vez fornece um relatório legível para você.
A IA determina quais informações são relevantes e quais não são, fornecendo um resumo de alto nível e destacando os detalhes nos quais você deve se concentrar.
- Aumento da comunicação: Ferramentas como o chatGPT atualmente apoiam os gerentes de projeto no aumento da eficiência de sua comunicação, especialmente em ambientes multilíngues. Para fazer bom uso disso, o treinamento básico de “engenharia imediata” pode torná-lo ainda melhor.Curso eUdemy oferecem excelentes cursos sobre este tema para os usuários.
Capacidades de IA em gerenciamento de projetos e portfólio: agora e no futuro
Aqui estão os principais pontos que vimos como uma rápida recapitulação do que está amplamente disponível hoje e do que está surgindo no horizonte. Lembre-se, estes são apenas alguns deles usados para ilustrarnosso caminho na adaptação da IA no gerenciamento de portfólio de projetos.
Soluções de IA para gerentes de projetos e portfólio
- Assistência ao modelo de linguageme: Elabore mensagens, e-mails e relatórios claros e concisos usando modelos de linguagem de IA.
- Análise do moral da equipe: analise os comentários da equipe em plataformas como Slack e MS Teams para entender o sentimento da equipe.
- Apresentações de dados personalizadas: a IA transforma dados complexos em apresentações personalizadas para diferentes partes interessadas.
- Análise de história de usuário: Use IA para revisar histórias de usuários para obter clareza e conformidade com os padrões do setor.
- Automatizando Tarefas: A IA ajuda a criar, editar, resumir, treinar e utilizar recursos específicos da ferramenta para melhorar a eficiência.
Aplicações futuras de IA em gerenciamento de projetos e portfólio
- Previsão Preditiva de Projetos: A IA poderia oferecer estimativas mais precisas da duração dos projetos e identificação precoce de potenciais obstáculos.
- Análise de Risco Automatizada: a IA pode ser capaz de prever os riscos do projeto analisando dados históricos de vários projetos.
- Assistência proativa na tomada de decisões: A IA poderia sugerir ações ideais em tempo real, ajudando os gerentes de projeto a manter os projetos focados e alinhados com os objetivos à medida que evoluem.
Uma nota sobre segurança e uso de IA
Ao usar modelos de IA com seus dados, esteja ciente das possíveis exposições à privacidade. Se você estiver treinando seus próprios modelos, as preocupações com privacidade serão menos proeminentes. No entanto, com serviços de IA de terceiros, especialmente IA como serviço, escolha provedores que garantam que seus dados não serão armazenados. Além disso, evite compartilhar qualquer informação que possa revelar detalhes sobre sua empresa, seus funcionários ou outros dados confidenciais.
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