Software de gerenciamento de projetos e metodologias são uma forma de automação que tem sido usada nos negócios há quase 50 anos. Novas tecnologias como inteligência artificial (IA) e a Internet das Coisas (IoT) têm o potencial de automatizar o gerenciamento de projetos — mas, até onde elas irão?

A tecnologia inteligente tornará o software de gerenciamento de projetos obsoleto? Se não, quais tarefas serão automatizadas e quais serão geridas por pessoas? 

As respostas a essas perguntas não são diretas e exigem uma análise aprofundada de como as novas e antigas tecnologias impactarão o gerenciamento de projetos.  

Gerenciamento de projetos e tecnologias inteligentes precisam um do outro

Projetos e processos foram definidos para humanos e adaptados para se encaixar no software, e não o contrário. Esperamos que o mesmo aconteça com a automação. É improvável que robôs e IA sejam programados para se adaptar a nós, já que é muito mais fácil para nós mudarmos a forma como trabalhamos. Humanos podem se adaptar rapidamente, e a maioria dos funcionários é mais fácil de substituir do que robôs ou IA. Como resultado, é provável que a automação assuma o gerenciamento de tarefas enquanto os humanos se concentrarão na estratégia e otimização de projetos em um nível mais alto. 

A importância do gerenciamento de projetos como uma estratégia de negócios aumentará à medida que as empresas de manufatura tradicionais se concentrem mais em serviços. Por exemplo, um fabricante de equipamentos de iluminação industrial pode optar por fornecer serviços para instalar seus produtos em armazéns ou lojas de varejo. Enquanto a automação pode cobrir a produção de equipamentos, sua instalação ainda requer envolvimento humano. 

IA e automação devem ajudar os gerentes de projeto a se concentrarem mais na tomada de decisões e menos em tarefas repetitivas para monitoramento de projetos. Essa abordagem de gerenciamento de projetos é ideal na teoria, mas traz alguns desafios críticos.

Vamos dar uma olhada nesses desafios e ver como diferentes tipos de tecnologia e estratégias de negócios poderiam abordá-los.

Gerenciamento de projetos artificial

A IA pode teoricamente fazer tudo o que um gerente de projeto faz; na prática, a IA não é ótima em lidar com o imprevisível. Como mudanças inesperadas acontecem o tempo todo no gerenciamento de projetos, a IA precisa de intervenção humana para se ajustar. 

Aqui está um cenário de um projeto de infraestrutura que tem três fases: design, planejamento e execução. Digamos que as tarefas T2.2 e T3.1 exijam o envolvimento de um empreiteiro. Se o empreiteiro declarar falência na fase 2, ele pode ser facilmente substituído por outra empresa. Mas e se isso acontecer na fase 3?

A IA pode não ser capaz de escolher entre essas opções porque precisa de mais informações para tomar decisões. Ela pode recomendar alguns empreiteiros pesquisando em um banco de dados de milhares de empresas, reunindo dados ou através de análise de dados de várias fontes. Para a terceira opção, a IA precisará de dados sobre o cliente e tipos semelhantes de projetos para fazer uma recomendação. A IA pode não conhecer a personalidade dos gerentes responsáveis pelo gerenciamento de projetos de ambos os lados e seu relacionamento de trabalho (talvez até pessoal) pode ter um impacto significativo na decisão. 

Os humanos têm conhecimento, experiência e intuição, o que ajuda no processo de tomada de decisão sem analisar grandes volumes de dados. Nem sempre tomamos as melhores decisões, mas às vezes é melhor reagir rapidamente do que esperar por uma solução ideal.

Por outro lado, um dos benefícios essenciais da IA no gerenciamento de projetos é sua capacidade de desafiar nossas suposições e subjetividade. Um exemplo fascinante é o uso de processamento de linguagem natural (NLP) para analisar como os funcionários fraseiam atualizações de status, o que pode fornecer insights sobre seu nível de confiança em relação ao progresso de um projeto. 

Co-bot-laboração 

O termo co-bots refere-se a robôs colaborativos, o que é um pouco enganoso porque eles não estão exatamente colaborando com humanos. Sua principal vantagem é que interferem menos no trabalho humano, ou: não precisam ser protegidos atrás de uma gaiola para manter humanos no local de trabalho seguros. Embora isso seja ótimo, não é colaboração. 

Colaboração em projetos, em uma situação ideal, seria quando robôs e humanos trabalham juntos, compartilhando tarefas, sincronizando seu trabalho e ajudando uns aos outros. Quando pessoas e robôs colaboram, eles podem ter um desempenho em um nível mais alto do que a automação completa. Equipes de pesquisa das universidades de Göttingen, Duisburg-Essen e Trier observaram que a cooperação entre humanos e máquinas funciona melhor do que apenas equipes humanas ou apenas de robôs. 

A forma como humanos e tecnologia inteligente trabalham juntos depende do nível de aceitação da IA ou robôs. Como mostrado abaixo, a aceitação varia significativamente com base nos níveis de resistência à tecnologia e intrusão pessoal. Neste ponto, estamos em algum lugar entre aceitar a competência e aceitar a decisão da tecnologia inteligente.

Decisões em tempo real e confusão com IoT

Internet das Coisas (IoT) tem o potencial de processar pedidos de múltiplas localizações e indivíduos instantaneamente. Por exemplo, tomadores de decisão de diferentes locais podem controlar remotamente uma instalação de produção, o que é uma ótima solução para reduzir custos de projeto e melhorar a produção. O desafio é que fábricas totalmente automatizadas nem sempre são tão boas em lidar com instruções conflitantes.

Se todos os três gerentes fizerem um pedido de produção ao mesmo tempo através da rede IoT, como eles serão priorizados? O primeiro recebido, mesmo que haja apenas um intervalo de segundos entre os pedidos? Talvez o que tenha o maior valor? 

Embora todos esses detalhes sejam geralmente analisados durante a fase de planejamento da produção, erros podem ocorrer, especialmente quando as empresas usam múltiplos sistemas ERP para manufatura. Além disso, as prioridades podem mudar enquanto novos planos de produção são implementados. 

O que geralmente acontece nesses casos é que três gerentes tentam negociar ou envolvem seu superior para tomar uma decisão. Como a tecnologia tomaria uma decisão? Pesquisas recentes do MIT mostram alguns resultados preocupantes sobre a forma como carros autônomos podem escolher quem morre em um acidente fatal (veja abaixo).

Se tecnologia semelhante for usada em ambientes industriais, como a IA decidirá entre uma pessoa e um equipamento caro?

A boa notícia é que a automação facilita para as pessoas reagirem rapidamente a situações potencialmente perigosas. Dados em tempo real e alertas são extremamente valiosos em indústrias como mineração, manufatura e petróleo e gás. A IA e os dados gerados através de redes IoT podem ajudar as empresas a prever incidentes e trabalhar para mitigar proativamente acidentes. Finalmente, a comunicação instantânea e a transferência de dados permitem que supervisores desliguem remotamente um ativo fixo.

Como o gerenciamento de projetos e a tecnologia inteligente impactarão um ao outro

Há muitas coisas que não sabemos sobre automação e seu impacto em nosso trabalho. Uma coisa que sabemos é que o gerenciamento de projetos mudará dramaticamente. Aqui estão algumas tendências que esperamos ver em um futuro próximo: 

• A automação realizará algumas tarefas repetitivas, impactando significativamente todos os funcionários que não desempenham um papel estratégico no gerenciamento de projetos. A automação substituirá o software de gerenciamento de tarefas, que será usado apenas por pequenas empresas que não podem investir em automação.
• À medida que a automação assume projetos simples, as empresas terão mais recursos para se concentrar em projetos complexos, bem como em portfólios de projetos. Esperamos ver mais equipes de escritório de gerenciamento de projetos (PMO) em todas as indústrias, exigindo gerentes de projeto experientes. Padrões, metodologias e gerenciamento de riscos também se tornarão críticos, já que as empresas não podem se dar ao luxo de cometer erros.
• Enquanto o papel da automação se torna mais aparente, os funcionários devem se ajustar. Infelizmente, não sabemos o que ajuste realmente significa, já que os empregos criados pela automação exigem experiências e habilidades diferentes dos empregos que a automação substitui. 
• A tecnologia inteligente aprende praticando. Simulações e cálculos teóricos são instrumentais na definição de como a tecnologia funciona, mas apenas a experiência da vida real permitirá que essa tecnologia aprenda e se adapte. 

A evolução do gerenciamento de projetos também impactará o software de gerenciamento de projetos, portfólios e programas. Para acompanhar os últimos desenvolvimentos, certifique-se de visitar nossa página de produtos.