Em
um artigo com o título de Can AI Deliver on Its Promises in Project Management?,
publicado em fevereiro de 2025 no site PMtimes, Paul Oppong discute
sobre o quanto a IA está preparada para cumprir suas promessas no gerenciamento
de projetos.
Paul
Oppong é consultor de gestão,
estratégia e transformação de negócios, especializado em transformação digital
e gerenciamento de programas.
Veja
abaixo o texto traduzido de partes do artigo mencionado ao final desse post.
Vale a pena conferir.
“Em vários ambientes profissionais, executivos e
profissionais de projeto frequentemente discutem o potencial da Inteligência
Artificial (IA) para revolucionar o gerenciamento de portfólio de projetos, do
inglês Project Portfolio Management (PPM). Eles imaginam a IA criando casos de
negócios, criando planos de projeto e até mesmo gerando relatórios de status de
forma autônoma. Essas ambições refletem as promessas de eficiência, precisão e
insights preditivos do setor de tecnologia. No entanto, por mais atraentes que
sejam essas perspectivas, a realidade pode ser mais sutil. A IA no PPM é uma
faca de dois gumes, oferecendo promessas e perigos.
O
apelo da IA reside em sua capacidade de analisar conjuntos de dados massivos,
identificar padrões e automatizar tarefas repetitivas. Ferramentas como o
Co-pilot da Microsoft já estão entrando no espaço do PPM, auxiliando as equipes
na elaboração de documentos do projeto, identificando riscos potenciais e
gerando insights. No entanto, muitas organizações permanecem cautelosas. Uma
pergunta recorrente surge: "Podemos confiar em um plano de gerenciamento
de projetos gerado por IA ou em uma decisão crítica que está indo para um
patrocinador ou conselho para aprovação?" Esse ceticismo não é
injustificado, dadas as inconsistências observadas nos resultados baseados em
IA e a natureza crítica das decisões em jogo.
[...
Embora
a IA tenha um imenso potencial, ela tem limitações significativas. Um problema
gritante é a dependência de dados limpos, completos e contextualmente
relevantes. Ferramentas de IA como o Microsoft Co-pilot podem ser
impressionantes em sua capacidade de analisar e redigir conteúdo, mas sua
eficácia depende da qualidade dos dados que são alimentados. As organizações
geralmente enfrentam desafios com dados incompletos, desatualizados ou
inconsistentes, o que pode levar a insights ou decisões falhas. Por exemplo,
uma IA pode recomendar um ajuste do cronograma do projeto sem levar em conta
fatores externos, como preocupações das partes interessadas ou o cenário
regulatório em evolução.
...]
[...]
algumas lições críticas emergem para os profissionais que integram a IA em suas
práticas de PPM:
Primeiro, a supervisão humana é indispensável. A IA pode
analisar dados e fornecer recomendações, mas carece do julgamento necessário
para navegar pelas complexidades dos objetivos organizacionais e da dinâmica
humana. Os profissionais devem continuar sendo os árbitros finais da tomada de
decisões.
Em
segundo lugar, a IA deve aumentar, não substituir, a experiência humana.
O objetivo da adoção da IA deve ser aprimorar as capacidades humanas. Por
exemplo, o uso de IA para analisar os riscos do projeto pode liberar os
profissionais para se concentrarem em planos estratégicos de mitigação.
Em
terceiro lugar, as organizações devem começar pequenas, iterar e escalar
com responsabilidade. Comece implantando a IA em áreas de baixo risco, como
automatizar relatórios de progresso, antes de dimensionar seu uso em funções
críticas de decisão. Essa abordagem minimiza os riscos e permite que as equipes
criem confiança nos fluxos de trabalho habilitados para IA".
Para mais detalhes
consulte o link https://www.projecttimes.com/articles/can-ai-deliver-on-its-promises-in-project-management/
É isso aí, até a próxima.
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