Cada vez mais a Inteligência Artificial está revolucionando todos os setores que você possa imaginar e o gerenciamento de projetos não é exceção a essa regra. De acordo com o relatório AI Innovators: Cracking the Code on Project Performance do PMI, 81% dos gerentes de projeto admitiram que sua organização já foi impactada pela IA.
O relatório também previu que os projetos geridos com IA aumentarão de 23% para 37% nos próximos três anos. À medida que o impacto da IA aumenta, os gestores de projetos terão de se adaptar. A IA mudará a forma como os projetos são geridos, como a estratégia será implementada, as tarefas são executadas e as decisões são tomadas.
IA no gerenciamento de projetos:
1- Análise Preditiva
A McKinsey conduziu um estudo sobre 1.800 projetos de software e descobriu que apenas 30% dos projetos são entregues no prazo. O pior é que 20% desses projetos conseguiram cumprir o prazo porque retiraram determinados recursos e funções do escopo do projeto.
O estudo da McKinsey também revelou que a variação nas datas diminuiu quando os gerentes de projeto usaram modelos preditivos. Há uma redução de 30-40% nos defeitos por linha, o que melhora a qualidade do código.
Concluíram que ao aproveitar a análise preditiva para planejamento e tomada de decisões, os gerentes de projeto podem reduzir drasticamente as falhas do projeto e aumentar a taxa de sucesso do projeto.
Da mesma forma a Análise Preditiva também pode ajudá-lo com:
- Gerenciamento de tempo
- Colaboração em equipe
- Melhor controle sobre as tarefas
2- Gestão de Riscos
Todo projeto tem riscos, interdependências e incertezas associadas a ele. Como gerente de projeto, é seu dever avaliar e responder a esses riscos de forma eficiente, caso contrário, esses riscos poderão se tornar a causa do fracasso do projeto . Com a IA à sua disposição, seu trabalho ficará muito mais fácil. O sistema de IA irá alertá-lo sobre riscos potenciais, analisando dados históricos e em tempo real do projeto.
Mais importante ainda, aumenta a visibilidade dos seus projetos e também pode prever possíveis resultados do projeto. Por exemplo, os gerentes de projeto podem ver se uma tarefa será concluída antes do prazo ou não, analisando quanto tempo está sendo gasto em uma tarefa. O mesmo vale para projetos.
3 – Estimativas do Projeto
Há casos em que você não tem certeza de quanto tempo um projeto pode levar para ser concluído ou quanto dinheiro terá para gastar nele. É aí que você terá que confiar em dados históricos de negócios e estimativas de projetos, o que pode ser um sucesso e um fracasso na maioria das ocasiões. A IA e o aprendizado de máquina são ótimos para analisar uma grande quantidade de dados e encontrar padrões para que possam fornecer informações úteis que o ajudarão na estimativa do projeto.
Ter uma ferramenta com IA para estimar um projeto pode se tornar uma ferramenta poderosa no mercado cada vez mais competitivo, pois fornece estimativas detalhadas de tempo para cada tarefa, o que aumenta a produtividade. Seus algoritmos avançados dividem as tarefas e prevêem as durações, permitindo o melhor planejamento e gerenciamento de tempo.
Dada a pressão crescente que o estimador moderno sofre, o que é mais importante quando falamos de estimativas: a velocidade ou a precisão?
Esta pergunta é importante porque de acordo com pesquisas de mercado, são necessárias aproximadamente 40 horas (1 semana) para preparar uma proposta de pequeno a médio porte, sendo que 90% desse tempo é gasto apenas para a estimar a quantidade de itens de um projeto. O restante é gasto na coleta de cotações e na consolidação das informações para um número de licitação final.
Abaixo alguns dos recursos de IA que ajudam os profissionais:
- Recursos de levantamento automatizado que usa tecnologia de IA para contar itens comuns em desenhos. O que antes levava dias de trabalho, agora pode ser realizado em horas.
- Ferramentas avançadas que permitem a criação ou importação de itens e dados existentes de outras fontes de software.
- O licenciamento em pool, o que permite o fácil compartilhamento de licenças com vários usuários em uma empresa.
- O manual de trabalho totalmente integrado inclui todas as informações sobre as unidades de trabalho para que os profissionais possam licitar com confiança.
Portanto, vimos que há sistemas de IA que ajudam os profissionais a estimar com maior grau de assertividade e menor de risco. Assim, o limites da estimativas são reduzidas a tal ponto que se aproxima ainda mais do valores reais do projeto. Isso facilita na composição do custo final do projeto, tornando mais enxuto.
4- Sistemas Baseados em Conhecimento
Já se foi o tempo em que a IA era burra e só conseguia agir com base nos dados que você alimentava. Hoje, os sistemas baseados em IA estão mais inteligentes do que nunca e podem aprender coisas novas com o passar do tempo. Agora eles podem compreender o contexto dos dados, o que significa que podem oferecer insights úteis que podem ajudá-lo a tomar as decisões corretas. Além disso, estes sistemas baseados no conhecimento também podem apoiar a aprendizagem humana, o que também pode torná-los mais eficientes naquilo que fazem.
Os sistemas baseados em conhecimento usam aprendizado de máquina e geração de linguagem natural para criar a documentação para o indivíduo. Mark Broome, diretor de dados do PMI, foi taxativo ao dizer: “ Aprender com uma infinidade de projetos executados anteriormente e artefatos de gerenciamento de projetos associados, será utilizado para treinar IA para auxiliar efetivamente o gerente de projetos em todos os aspectos do gerenciamento de projetos, incluindo desenvolvimento de estatuto, estimativa de tempo e recursos, comunicações, identificação e gestão de riscos .”
5- Controle do projeto com o Aprendizado de Máquina
O aprendizado de máquina está no centro de todas as tecnologias de IA. Ele faz um trabalho fantástico quando se trata de identificar padrões. Os gerentes de projeto podem aproveitar o poder do aprendizado de máquina para estudar padrões no cronograma do projeto e destacar áreas onde você pode acelerar o processo do projeto. Você também pode usar o aprendizado de máquina para avaliar riscos e permitir que os gerentes financeiros ofereçam uma oferta melhor aos clientes. Isso pode aumentar a receita e os lucros da empresa. Ele também pode ser usado para automatizar fluxos de trabalho de aprovação e eliminar atritos.
6- Sistemas de Apoio à Decisão
Duas das maiores perguntas que a maioria das empresas está fazendo é “ O sistema de suporte à decisão baseado em IA pode aumentar a taxa de sucesso do projeto, reduzindo custos e erros? ” ou “ Esses sistemas podem aumentar a eficiência e evitar que seu projeto ultrapasse prazos e orçamento? ”Felizmente, a resposta a ambas as perguntas é sim.
Esses sistemas de suporte à decisão criam processos inteligentes usando regras e lógica e ajudam a automatizar seu processo de tomada de decisão. Além disso, pode ajudá-lo a tomar as decisões corretas em situações complexas. Broome previu que “ Como as decisões precisam ser tomadas ao longo do projeto, os gerentes de projeto confiarão em modelos preditivos para avaliar as opções e selecionar aquelas que oferecem a maior probabilidade de um resultado positivo ”.
Algoritmos de aprendizado de máquina também podem ajudar as empresas a visualizar quais recursos de seu produto os clientes estão usando e quais não estão. Isso permitirá que os gerentes de projeto tomem a decisão certa sobre quais recursos devem melhorar e quais devem abandonar.
7- Gestão de Recursos
Algumas ferramentas baseadas em IA que as empresas já estão adotando, como a manutenção preditiva, podem tornar o projeto mais eficiente. Ferramentas de gerenciamento de tarefas são o melhor exemplo nesse sentido. Ele usa um processo inteligente de atribuição de tarefas para otimizar a utilização de recursos e maximizar a produtividade sem sobrecarregar seus funcionários. Os gerentes de projeto também podem automatizar tarefas rotineiras e repetitivas com IA e fazer com que sua equipe se concentre em atividades que gerem mais valor.
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