Com as transformações que enfrentamos em
todos os setores de nossa vida, algumas tendências no gerenciamento de projetos
estão se consolidando.
Fonte: Greengard, S. Datamation.com, 2019. Disponível em https://www.datamation.com/artificial-intelligence/what-is-artificial-intelligence.html
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Tais tendências são as seguintes: a
escolha de abordagens híbridas de gerenciamento de projetos, o impacto da
Inteligência Artificial e “Data Analytics”, o gerenciamento de projetos como
agente de mudanças, uso cada vez maior de equipes remotas, maior ênfase nas
“soft skills” e maior proximidade entre projetos e estratégia.
Nesse post vamos abordar o impacto da
Inteligência Artificial e “Data Analytics” na gestão de projetos.
-------- Dados Recentes mostram o seguinte: --------
54,92% dos entrevistados declararam que
trabalham em organizações que usam IA em projetos;
Tipos de uso da IA em gerenciamento de
projetos: Ferramentas analíticas de predição, assistentes digitais (chatbots),
RPA (Robotic Process Automation) e ferramentas de gerenciamento de projetos
especializadas e aumentadas com as capacidades da IA;
A principal barreira de adoção (para
70%) da IA nas organizações é o entendimento / conhecimento limitado das
tecnologias de Inteligência Artificial;
85% das empresas adotam o “on the job
training” (treinamento no trabalho) para desenvolver competências e habilidades
de IA para seus profissionais de gerenciamento de projetos;
Em termos de benefícios esperados para a
adoção de tecnologias de IA no projeto estão o aumento da produtividade, mais
velocidade e acertividade na tomada de decisões e melhor desempenho dentro da
prática de gerenciamento de projetos.
(Fonte: Artificial Intelligence impact
in Project Management, PwC, October/2020).
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Como acontece com praticamente todos os
outros setores, o gerenciamento de projetos está sendo impactado pelo
surgimento da inteligência artificial (IA), do aprendizado de máquina (“machine
learning”) e da proliferação da coleta e análise de dados.
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A inteligência
artificial é a capacidade de dispositivos eletrônicos de funcionar de
uma maneira que lembra o pensamento humano. Isso implica em perceber variáveis,
tomar decisões e resolver problemas.
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Ainda é difícil prever exatamente como
será o impacto das novíssimas tecnologias no gerenciamento de projetos. No
entanto, a maioria dos especialistas concorda que algum grau de disrupção é
inevitável, um fato que a APM (Association
for Project Management – Associação para o Gerenciamento de Projetos) discute
longamente em seu relatório “Projecting the Future” (Projetando o Futuro).
De acordo com o relatório “Projecting the Future”, enfrentamos mudanças
rápidas, sem precedentes, que afetam toda a sociedade e a economia, impulsionadas
por novíssimas tecnologias como Big Data, inteligência artificial e robótica.
Essas mudanças irão remodelar fundamentalmente como vivemos e fazemos negócios,
com enormes implicações nas organizações públicas e privadas. Por sua vez, a
profissão de gerente de projetos deverá ter um papel fundamental na criação
desse futuro. Afinal, os projetos são o caminho que as empresas e os governos
têm para entregar resultados.
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A tecnologia disruptiva ou
inovação disruptiva é um termo que descreve uma inovação tecnológica, um produto
ou um serviço com características que provocam uma ruptura com os padrões,
modelos ou tecnologias já estabelecidos no mercado.
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Um dos impactos da inteligência
artificial, provavelmente será a automação de muitas tarefas com foco na
administração que atualmente cabem aos gerentes de projeto, incluindo a alocação
de recursos, o balanceamento de projetos, e as atualizações de cronograma e do
orçamento, dentre outras. Mas não é só isso!
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Data Analytics é um
processo que é feito por meio de softwares especializados e envolve examinar
dados para tirar conclusões úteis para os negócios.
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A gestão de riscos também é algo a ser
considerado. É muito comum que uma equipe de projeto desenvolva um registro de
risco usando várias entradas no início de um projeto e atualize esse registro à
medida que toma conhecimento de novos riscos por meio de conversas com as partes
interessadas, observações do trabalho em andamento ou de atrasos no cronograma com
base nos impactos na dependência de uma atividade. Isso é comumente usado, mas
tem lá suas imperfeições. Geralmente, o registro de riscos é criado por uma
equipe com experiência em suas organizações na liderança de projetos
semelhantes, de modo que eles (e elas) têm a tendência em usar os riscos
inerentes e conhecidos, deixando assim esse registro de risco estagnado, não
sendo capaz de capturar novas ameaças ou novas oportunidades ainda não
experimentadas.
Mas, e se uma máquina inteligente
pudesse sintetizar dois anos de riscos e registros de problemas para atribuir
uma classificação de índice de risco com base em algoritmos sofisticados,
aproveitando assim os dados históricos para prever o futuro sucesso ou fracasso
de um projeto? E se este robô pudesse avaliar o desempenho de sistemas
dependentes para identificar riscos de fim de vida para um projeto ou
vulnerabilidades de segurança para o produto que está sendo desenvolvido? Com
a introdução da IA, as organizações terão a oportunidade de desfrutar de uma
economia significativa de tempo, dinheiro e recursos. É evidente que isso
afetará o trabalho dos gerentes de projeto.
A elaboração de estimativas é outro
ponto relevante. Muitos gerentes de projeto aproveitam informações históricas
de negócios para fazer estimativas de duração, de custos e de andamento de um
projeto. Muitas vezes, uma estimativa é feita por um gerente funcional (também
chamado de gerente de linha), que decide por um valor menor do que o mais
correto se estiver com pressa para que um projeto possa ser acelerado (para que
um recurso de sua área alocado no projeto seja logo liberado e volte ao
trabalho normal do dia a dia), ou é feita por um membro de equipe (alguém que
vai executar a atividade) que decide fornecer uma estimativa mais conservadora,
com uma “gordura” (para que ele tenha mais tempo disponível para executar a
atividade com menos pressão) que acaba inflando valores de custo ou de tempo.
E se um robô pudesse coletar três anos
de informações históricas da organização do projeto, alavancando as taxas de
produtividade, taxas de desgaste, tempo de férias, dentre outros elementos,
para chegar a uma estimativa do projeto (de tempo, de custo e de andamento) que
poderia ser utilizada para prever as necessidades de investimento? E se, além
disso, fosse possível atribuir tarefas rotineiras do projeto a robôs e atribuir
as tarefas mais críticas e complexas aos membros humanos da equipe do projeto?
Tudo isso está se tornando cada vez mais próximo e perfeitamente possível.
Se por um lado a automação de atividades
executadas pelos gerentes de projeto é um fator de preocupação, por outro isso
permitirá, pelo menos em teoria, que os gerentes de projeto possam concentrar seus
esforços e energia na conclusão de outras tarefas – que talvez sejam tarefas que
tragam mais benefícios para suas organizações - permitindo que eles (e elas)
efetuem mudanças de maior envergadura e aumentem a probabilidade de alcançar os
objetivos estratégicos de cada projeto.
Os profissionais de gerenciamento de
projetos não precisam, necessariamente, se tornar especialistas em IA ou em
“Data Analytics” a fim de se preparar para essas mudanças, mas devem buscar
entender os planos de sua organização no campo da Inteligência Artificial para
que possam antecipar mudanças em suas funções e no trabalho diário.
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