PMI: estas 6 tecnologías de IA remodelarán drásticamente la gestión de proyectos empresariales

        La tecnología de inteligencia artificial (IA), como el aprendizaje profundo y la automatización de procesos, está cambiando la forma en que se gestionan los proyectos hoy y tendrá un efecto aún mayor mañana.
    

        
                                                                                    
                        

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     Cómo los administradores de proyectos son esenciales para la implementación de IA
     La inteligencia artificial causará un aumento en los trabajos de gestión de proyectos en los próximos tres años, lo que indica la importancia del papel de un gerente de proyecto en la adopción de IA.
    

    

    
        

                            

Más información sobre inteligencia artificial

                

La inteligencia artificial (IA) ha permeado las operaciones empresariales hasta el punto de que ahora determina el éxito de una organización, incluso en el área de gestión de proyectos. En un nuevo informe, el Project Management Institute (PMI) examina cómo seis tecnologías de IA están afectando a los administradores de proyectos de hoy y afectarán las operaciones de administración de proyectos en el futuro.

Los innovadores de IA de PMI : descifrando el código del rendimiento del proyecto (2019) descubrieron que en los próximos tres años, los profesionales del proyecto esperan que el uso general de IA salte del 23% al 37% y la mayoría de los encuestados (81%) dijeron que sus organizaciones están siendo afectadas actualmente por las tecnologías de IA.

VER: Los desafíos éticos de la IA: una guía para el líder (PDF gratuito) (TechRepublic)

“Los líderes de proyectos se encuentran en las primeras etapas de la adopción de IA para racionalizar y mejorar el trabajo del proyecto. Las tecnologías de IA ya están contribuyendo a una mayor productividad y mejor calidad”, dijo Mark Broome, director de datos de PMI. “Por ejemplo, la tecnología está disminuyendo la cantidad de tiempo que los gerentes de proyecto necesitan dedicar a actividades como monitorear el progreso y administrar la documentación; pueden confiar en la inteligencia artificial para estas tareas más administrativas. El tiempo ahorrado se puede reutilizar para tareas más estratégicas y creativas y planificación “.

Junto con el monitoreo del progreso y la gestión de la documentación, los gerentes de proyectos también pasan mucho tiempo buscando patrones, eficiencias y redundancias en los proyectos, tareas que pueden ser aceleradas por la IA y las herramientas de aprendizaje automático, dijo Ronald Schmelzer, director analista en Cognilytica.

Principales tecnologías de IA que afectan la gestión de proyectos

  1. Sistemas basados ​​en el conocimiento:

Los sistemas basados ​​en el conocimiento utilizan el aprendizaje automático y la generación de lenguaje natural para crear la documentación para el individuo, dijo Schemlzer. “La documentación es la ruina de la existencia de todos”, agregó.

En los próximos años, el impacto de los sistemas basados ​​en el conocimiento en las organizaciones pasará del 37% al 71%, según el informe.

“El procesamiento del lenguaje natural y los algoritmos de aprendizaje automático ayudarán al gerente del proyecto a desarrollar planes precisos del proyecto”, dijo Broome. “Aprender de una gran cantidad de proyectos ejecutados previamente y los artefactos de gestión de proyectos asociados se utilizarán para capacitar a AI para ayudar de manera efectiva al gerente del proyecto en todos los aspectos de la gestión del proyecto, incluido el desarrollo del estatuto, la estimación del tiempo y los recursos, las comunicaciones, la identificación y gestión del riesgo”.

2. Aprendizaje automático:

El desarrollo del aprendizaje automático se encuentra en sus primeras etapas de uso para la gestión de proyectos, dijo Bloome, no obstante, el 31% de las organizaciones se han visto afectadas por el aprendizaje automático y el 69% espera un alto o impacto futuro moderado, según el informe.

El aprendizaje automático es el núcleo de muchas otras tecnologías de inteligencia artificial en esta lista, dijo Schmelzer. En general, la experiencia del aprendizaje automático está en encontrar patrones. Por ejemplo, el aprendizaje automático podría mirar un cronograma, estudiar patrones en un cronograma y detectar áreas donde se pueden acelerar los proyectos, dijo Schmelzer.

3. Gestión de decisiones:

AI puede desempeñar un papel clave para ayudar a los gerentes de proyecto a tomar decisiones cruciales. Actualmente, el 29% de las organizaciones ya se han visto afectadas por la gestión de decisiones, pero el 68% espera un impacto futuro alto o moderado, según el informe.

“Como las decisiones deben tomarse a lo largo del proyecto, los gerentes de proyecto se basarán en modelos predictivos para evaluar las opciones y seleccionar aquellos que ofrezcan la mayor probabilidad de un resultado positivo”, dijo Bloome.

Aquí también es donde entran los algoritmos de aprendizaje automático, agregó Schmelzer, ya que pueden mostrar qué características de un consumidor de productos están utilizando o no, por ejemplo, y ayudar a los gerentes de proyecto a tomar decisiones en consecuencia.

4. Sistemas expertos:

Yendo de la mano con la gestión de decisiones, los sistemas expertos también proporcionan a los gerentes de proyectos un pensamiento experto. Alrededor del el 21% de las organizaciones ya se han visto afectadas por los sistemas expertos, y el 64% espera un impacto futuro alto o moderado, según el informe.

“En realidad, puedes hacer que las máquinas creen automáticamente estas cosas llamadas árboles de decisión para ayudarte”, dijo Schmelzer. “Es como tomar las ideas del experto y ponerlas en el aprendizaje automático”.

La herramienta puede observar patrones de decisiones de expertos y extraer ideas basadas en ellas, proporcionando al gerente del proyecto experiencia, dijo Schmelzer.

5. Aprendizaje profundo:

Una técnica de aprendizaje automático, el aprendizaje profundo ha impactado al 21% de las organizaciones y el 63% espera un impacto futuro alto o moderado, según el informe.

“La predicción avanzada y los modelos de aprendizaje profundo ayudarán a predecir actividades de esfuerzo de trabajo, rastrear el progreso del proyecto y actualizar los pronósticos a medida que el proyecto avanza”, dijo Broome.

El aprendizaje profundo es muy bueno en sistemas de reconocimiento, habla y conversación. Los modelos de aprendizaje profundo requieren mucha información, dijo Schmelzer, por lo que cuantos más datos tenga un gerente de proyecto, más preciso será el sistema de aprendizaje profundo.

6. Automatización robótica de procesos:

“La automatización robótica de procesos (RPA) parece ser una de las primeras tecnologías para apoyar las tareas administrativas de los gerentes de proyecto”, dijo Broome. “Se deben anticipar muchos más avances en el futuro”.

Este avance anticipado es preciso, ya que el 21% de las organizaciones ya se han visto afectadas por RPA, pero el 62% espera un impacto futuro alto o moderado, según el informe. Broome dijo que RPA es más beneficioso para tareas repetitivas y engorrosas.

“RPA es la puerta de entrada a la IA”, dijo Schmelzer. “Ha recibido un gran impulso debido a lo relativamente fácil que es automatizar sistemas que tradicionalmente no se han automatizado debido a las cosas vinculadas a los humanos y al papel”.

Un ejemplo de RPA en acción es con las facturas, que normalmente implica que alguien apruebe las facturas de pago y las coloque en un sistema de pago, pero muchos de esos pasos pueden automatizarse con esta tecnología, dijo Schmelzer.

Características de los sistemas de IA exitosos para la gestión de proyectos

En los próximos años, AI continuará creciendo en la empresa. A medida que se desarrollen estas seis tecnologías, los gerentes de proyecto verán un mayor uso de sus capacidades. Para obtener los mayores beneficios de la inteligencia artificial, los gerentes de proyecto deben adoptar sistemas de inteligencia artificial que extraigan información de múltiples fuentes, brinden oportunidades más profundas para una mejor toma de decisiones, ofrezcan una planificación de proyectos eficiente y detallada y pronostiquen resultados con precisión, dijo Daniel Stang, vicepresidente de investigación de Gartner .

Para obtener más información, consulte Cómo los administradores de proyectos son esenciales para la implementación de AI en TechRepublic.

                                                                                

                                                

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