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Cómo la Industria 4.0 cambiará la gestión de proyectos

12 de Junio de 2020
por Gabriel Gheorghiu

El software de gestión de proyectos y las metodologías son una forma de automatización que se ha utilizado en los negocios durante casi 50 años. Nuevas tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT) tienen el potencial de automatizar la gestión de proyectos, pero ¿hasta dónde llegarán?

¿Hará la tecnología inteligente que el software de gestión de proyectos quede obsoleto? Si no es así, ¿qué tareas se automatizarán y cuáles serán gestionadas por personas?

Las respuestas a estas preguntas no son sencillas y requieren un análisis profundo de cómo las tecnologías nuevas y antiguas impactarán la gestión de proyectos.

La gestión de proyectos y las tecnologías inteligentes se necesitan mutuamente

Los proyectos y procesos fueron definidos para los humanos y adaptados para ajustarse al software, no al revés. Esperamos que lo mismo suceda con la automatización. Es poco probable que los robots y la IA sean programados para adaptarse a nosotros, ya que es mucho más fácil para nosotros cambiar la forma en que trabajamos. Los humanos pueden adaptarse rápidamente, y la mayoría de los empleados son más fáciles de reemplazar que los robots o la IA. Como resultado, es probable que la automatización se haga cargo de la gestión de tareas mientras los humanos se centran en la estrategia y optimización de proyectos a un nivel superior.

La importancia de la gestión de proyectos como estrategia empresarial aumentará a medida que las empresas de manufactura tradicionales se centren más en los servicios. Por ejemplo, un fabricante de equipos de iluminación industrial puede optar por ofrecer servicios para instalar sus productos en almacenes o tiendas minoristas. Mientras que la automatización puede cubrir la producción de equipos, su instalación aún requiere la participación humana.

La IA y la automatización deberían ayudar a los gestores de proyectos a centrarse más en la toma de decisiones y menos en tareas repetitivas para el monitoreo de proyectos. Este enfoque de gestión de proyectos es ideal en teoría, pero plantea algunos desafíos críticos.

Estos desafíos incluyen:
  • ¿Dónde termina la intervención humana y comienza la automatización?
  • ¿Quién decide hacer cambios cuando ocurre algo inesperado?
  • ¿Cuándo debería la IA anular las decisiones humanas y viceversa?

Echemos un vistazo a estos desafíos y veamos cómo diferentes tipos de tecnología y estrategias empresariales podrían abordarlos.

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Gestión de proyectos artificial

Teóricamente, la IA puede hacer todo lo que hace un gestor de proyectos; en la práctica, la IA no es buena manejando lo impredecible. Dado que los cambios inesperados ocurren todo el tiempo en la gestión de proyectos, la IA necesita intervención humana para ajustarse.

Aquí hay un escenario de un proyecto de infraestructura que tiene tres fases: diseño, planificación y ejecución. Supongamos que las tareas T2.2 y T3.1 requieren la participación de un contratista. Si el contratista se declara en bancarrota en la fase 2, puede ser fácilmente reemplazado por otra empresa. Pero, ¿qué pasa si esto ocurre en la fase 3?

En este caso, los gestores de proyectos tienen pocas opciones, tales como:
  • Si el nuevo contratista es demasiado caro, intenta gestionar el trabajo internamente. Esto puede no impactar los plazos y la rentabilidad, pero la calidad del proyecto podría verse comprometida.
  • Rehacer la fase 2 con el nuevo contratista para asegurarse de que estén listos para la fase 3. Esto retrasaría el proyecto, pero la calidad no se vería comprometida.
  • Si no pueden encontrar otro contratista confiable y asequible, puede ser preferible perder el proyecto que perder al cliente prometiendo algo que no pueden cumplir.

La IA puede no ser capaz de elegir entre estas opciones porque necesita más información para tomar decisiones. Puede recomendar algunos contratistas buscando en una base de datos de miles de empresas, recopilando datos o a través del análisis de datos de múltiples fuentes. Para la tercera opción, la IA necesitará datos sobre el cliente y tipos similares de proyectos para hacer una recomendación. La IA puede no conocer la personalidad de los gestores a cargo de la gestión de proyectos en ambos lados y su relación laboral (quizás incluso personal) puede tener un impacto significativo en la decisión.

Los humanos tienen conocimiento, experiencia e intuición, lo que ayuda en el proceso de toma de decisiones sin analizar grandes volúmenes de datos. No siempre tomamos las mejores decisiones, pero a veces es mejor reaccionar rápido que esperar una solución ideal.

Por el lado positivo, uno de los beneficios esenciales de la IA en la gestión de proyectos es su capacidad para desafiar nuestras suposiciones y subjetividad. Un ejemplo fascinante es el uso del procesamiento del lenguaje natural (NLP) para analizar cómo los empleados frasean las actualizaciones de estado, lo que puede proporcionar información sobre su nivel de confianza respecto al progreso de un proyecto.

Co-bot-laboración

El término co-bots se refiere a robots colaborativos, lo cual es un poco engañoso porque no están exactamente colaborando con los humanos. Su principal ventaja es que interfieren menos con el trabajo humano, o: no necesitan estar asegurados detrás de una jaula para mantener a los humanos en el lugar de trabajo seguros. Aunque eso es genial, no es colaboración.

La colaboración en proyectos, en una situación ideal, sería cuando robots y humanos trabajan juntos, compartiendo tareas, sincronizando su trabajo y ayudándose mutuamente. Cuando las personas y los robots colaboran, pueden rendir a un nivel más alto que la automatización completa. Equipos de investigación de las universidades de Göttingen, Duisburg-Essen y Trier observaron que la cooperación entre humanos y máquinas funciona mejor que solo equipos humanos o solo de robots.

La forma en que los humanos y la tecnología inteligente trabajan juntos depende del nivel de aceptación de la IA o los robots. Como se muestra a continuación, la aceptación varía significativamente según los niveles de resistencia a la tecnología y la intrusión personal. En este punto, estamos en algún lugar entre aceptar la competencia y aceptar la decisión de la tecnología inteligente.

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Decisiones en tiempo real y confusión con IoT

El Internet de las Cosas (IoT) tiene el potencial de procesar órdenes desde múltiples ubicaciones e individuos al instante. Por ejemplo, los tomadores de decisiones de diferentes ubicaciones pueden controlar remotamente una instalación de producción, lo cual es una gran solución para reducir costos de proyectos y mejorar la producción. El desafío es que las fábricas totalmente automatizadas no siempre son tan buenas para manejar instrucciones conflictivas.

Aquí hay un ejemplo de tres órdenes de producción conflictivas:
  1. Usar materias primas que están a punto de caducar
  2. Hacer productos que necesitan ser entregados lo antes posible
  3. Comenzar a trabajar en un pedido urgente de un cliente prioritario

Si los tres gerentes realizan una orden de producción al mismo tiempo a través de la red IoT, ¿cómo se priorizarán? ¿La primera recibida, aunque solo haya un lapso de segundos entre las órdenes? ¿Quizás la que tenga el mayor valor?

Si bien todos estos detalles generalmente se analizan durante la fase de planificación de la producción, pueden ocurrir errores, especialmente cuando las empresas utilizan múltiples sistemas ERP para la manufactura. Además, las prioridades pueden cambiar mientras se implementan nuevos planes de producción.

Lo que generalmente ocurre en estos casos es que tres gerentes intentan negociar o involucran a su superior para tomar una decisión. ¿Cómo tomaría una decisión la tecnología? Investigaciones recientes de MIT muestran algunos resultados preocupantes sobre la forma en que los autos autónomos pueden elegir quién muere en un accidente fatal (ver abajo).

Si se utiliza tecnología similar en entornos industriales, ¿cómo decidirá la IA entre una persona y una pieza de equipo costosa?

La buena noticia es que la automatización facilita que las personas reaccionen rápidamente a situaciones potencialmente peligrosas. Los datos en tiempo real y las alertas son extremadamente valiosos en industrias como la minería, la manufactura y el petróleo y gas. La IA y los datos generados a través de redes IoT pueden ayudar a las empresas a predecir incidentes y trabajar para mitigar proactivamente los accidentes. Finalmente, la comunicación instantánea y la transferencia de datos permiten a los supervisores apagar remotamente un activo fijo.

Cómo impactarán mutuamente la gestión de proyectos y la tecnología inteligente

Hay muchas cosas que no sabemos sobre la automatización y su impacto en nuestro trabajo. Una cosa que sí sabemos es que la gestión de proyectos cambiará drásticamente. Aquí hay algunas tendencias que esperamos ver en un futuro cercano:

  • La automatización realizará algunas tareas repetitivas, impactando significativamente a todos los empleados que no desempeñan un papel estratégico en la gestión de proyectos. La automatización reemplazará al software de gestión de tareas, que solo será utilizado por pequeñas empresas que no pueden permitirse invertir en automatización.
  • A medida que la automatización se haga cargo de proyectos simples, las empresas tendrán más recursos para centrarse en proyectos complejos, así como en portafolios de proyectos. Esperamos ver más equipos de oficinas de gestión de proyectos (PMO) en todas las industrias, requiriendo gestores de proyectos experimentados. Los estándares, metodologías y gestión de riesgos también se volverán críticos ya que las empresas no pueden permitirse cometer errores.
  • Mientras que el rol de la automatización se hace más evidente, los empleados deben ajustarse. Desafortunadamente, no sabemos qué significa realmente el ajuste ya que los trabajos creados por la automatización requieren experiencias y habilidades diferentes a los trabajos que la automatización reemplaza.
  • La tecnología inteligente aprende practicando. Las simulaciones y cálculos teóricos son instrumentales para definir cómo funciona la tecnología, pero solo la experiencia en la vida real permitirá que esta tecnología aprenda y se adapte.

La evolución de la gestión de proyectos también impactará el software de gestión de proyectos, portafolios y programas. Para mantenerse al día con los últimos desarrollos, asegúrate de visitar nuestra página de productos.

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Gabriel Gheorghiu
GG

Gabriel Gheorghiu

Gabriel’s background includes more than 15 years of experience in all aspects of business software selection and implementation. His research work has involved detailed functional analyses of software vendors from various areas such as ERP, CRM, and HCM. Gheorghiu holds a Bachelor of Arts in business administration from the Academy of Economic Studies in Bucharest (Romania), and a master's degree in territorial project management from Université Paris XII Val de Marne (France).