El nuevo estándar para la IA: cuando la gestión de proyectos entra en una nueva era

El nuevo estándar para la IA: cuando la gestión de proyectos entra en una nueva era

Por: Jhonnatan Horna. Profesor de ESAN Graduate School of Business.

Hace algunos años, hablar de inteligencia artificial en dirección de proyectos era una conversación futurista. La IA aparecía en conferencias, informes de tendencias y debates académicos, pero todavía parecía lejana para muchas organizaciones. Hoy la realidad es completamente distinta. La IA ya está comenzando a transformar la forma en que seleccionamos inversiones, gestionamos programas, dirigimos proyectos, analizamos riesgos, asignamos recursos y tomamos decisiones. Sin embargo, mientras la tecnología avanza a gran velocidad, muchas organizaciones siguen enfrentando una pregunta fundamental: ¿cómo aprovechar la inteligencia artificial de manera responsable, estratégica y alineada con la generación de valor?

Precisamente en ese contexto el Project Management Institute (PMI®) ha publicado The Standard for Artificial Intelligence in Portfolio, Program and Project Management. Es el primer estándar de IA acreditado por el American National Standards Institute (ANSI). Esta publicación representa un paso significativo en la evolución de la profesión de gestión de proyectos. Más que un documento sobre tecnología, constituye un marco de referencia para orientar la adopción, integración y gobernanza de la IA en los diferentes niveles de gestión organizacional. El estándar busca ayudar a las organizaciones a utilizar la IA de forma ética, efectiva y alineada con sus objetivos estratégicos, al tiempo que promueve la confianza, la responsabilidad y la generación de valor para los interesados.

He tenido la oportunidad de contribuir y revisar diversos contenidos durante la elaboración de este estándar, lo que me permitió apreciar de primera mano la profundidad de las discusiones que sustentan sus principios y recomendaciones. Por ello, considero que esta publicación marca un hito importante en la evolución de la dirección de portafolios, programas y proyectos en la era de la inteligencia artificial.

No solo se trata de tecnología

Uno de los aspectos que considero más relevantes del estándar es que evita caer en una visión excesivamente tecnológica de la IA. En lugar de concentrarse únicamente en algoritmos, modelos o plataformas, pone el foco en el valor que la IA puede aportar a las organizaciones.

Durante los últimos años, hemos visto empresas invertir grandes cantidades de recursos en herramientas de IA sin tener completamente claro qué problema intentan resolver. Como consecuencia, muchas iniciativas terminan generando expectativas difíciles de cumplir o beneficios limitados.

El estándar propone una lógica diferente. La adopción de la IA debe comenzar con la estrategia y no con la tecnología. De hecho, el primer principio del documento está relacionado con el valor estratégico, enfatizando que las prácticas de IA deben alinearse con los objetivos organizacionales y contribuir al éxito del negocio.

Esta visión resulta particularmente importante porque nos recuerda que la IA no es un fin en sí mismo. Es un habilitador que debe contribuir a mejorar decisiones, optimizar recursos, incrementar la productividad y fortalecer la capacidad de las organizaciones para generar valor sostenible.

Ocho principios para una adopción responsable

Uno de los mayores aportes del estándar es la definición de ocho principios que sirven como fundamento para la integración de la IA en portafolios, programas y proyectos. Estos principios abarcan el valor estratégico, el riesgo, la gobernanza y cumplimiento, las personas y la cultura, la ética y responsabilidad profesional, el involucramiento de los interesados, la optimización e innovación y la calidad de los datos.

Lo interesante es que estos principios reflejan una comprensión mucho más madura de la IA. Durante años la conversación estuvo dominada por las capacidades tecnológicas. Hoy entendemos que los mayores desafíos no son técnicos, sino organizacionales.

Por ejemplo, el estándar incorpora explícitamente el concepto de human in the loop, destacando la importancia de mantener supervisión humana en la toma de decisiones apoyada por IA. Esta aproximación reconoce que, aunque los sistemas inteligentes pueden proporcionar información valiosa, la responsabilidad final continúa recayendo en las personas.

Asimismo, el estándar enfatiza aspectos relacionados con la ética, la transparencia, la equidad y la responsabilidad profesional. En un entorno donde los debates sobre privacidad, sesgos algorítmicos y uso responsable de datos son cada vez más frecuentes, estas orientaciones adquieren una relevancia especial.

Cinco dominios de desempeño que convierten la IA en valor organizacional

Si los principios constituyen el marco de referencia para una adopción responsable de la inteligencia artificial, los dominios de desempeño representan la traducción práctica de esos principios dentro de las organizaciones. A mi juicio, este es uno de los elementos más valiosos del estándar, porque ayuda a pasar de la reflexión conceptual a la ejecución efectiva.

El estándar identifica cinco dominios de desempeño que orientan la implementación de la IA en la dirección de portafolios, programas y proyectos. El primero está relacionado con la gestión de las expectativas de los interesados sobre la IA, reconociendo que el éxito de cualquier iniciativa dependerá de la capacidad para generar confianza, alinear expectativas y promover una participación activa de quienes serán impactados por la tecnología.

El segundo dominio corresponde a la definición del alcance de la IA. Aunque muchas organizaciones sienten presión por adoptar inteligencia artificial, el estándar recuerda que no toda iniciativa requiere IA ni toda aplicación genera valor. Definir claramente qué problema se busca resolver y qué beneficios se esperan alcanzar constituye un requisito indispensable para evitar inversiones impulsadas únicamente por tendencias tecnológicas.

El tercer dominio se enfoca en el diseño de arquitecturas de IA con calidad y confiabilidad. En un entorno donde la calidad de los datos, la seguridad, la privacidad y la confiabilidad de los modelos adquieren una importancia creciente, este dominio proporciona una perspectiva integral sobre los elementos que deben considerarse para construir sistemas robustos y sostenibles.

Por su parte, el dominio de ejecución de los objetivos estratégicos de IA busca garantizar que las iniciativas tecnológicas mantengan una conexión directa con la estrategia organizacional. Esto implica priorizar inversiones, coordinar esfuerzos entre portafolios, programas y proyectos, y asegurar que la IA contribuya efectivamente a la generación de valor.

Finalmente, el estándar incorpora un dominio dedicado a la gestión de riesgos e incertidumbres de la IA, reconociendo que la adopción de estas tecnologías introduce nuevos desafíos relacionados con la transparencia, el cumplimiento normativo, los sesgos algorítmicos, la privacidad y la supervisión humana. Más que eliminar los riesgos, el objetivo es desarrollar capacidades organizacionales para gestionarlos de manera responsable y proactiva.

Lo interesante de estos dominios es que reflejan una visión madura de la IA. El foco ya no está únicamente en la tecnología, sino en la capacidad de las organizaciones para gobernarla, integrarla y convertirla en una fuente sostenible de valor.

Portafolios, programas y proyectos en la era de la IA

Otro aspecto que considero especialmente valioso es que el estándar aborda la IA desde la perspectiva de los tres niveles de gestión: portafolios, programas y proyectos.

En el ámbito de los portafolios, la IA puede fortalecer la priorización de inversiones, mejorar la asignación de recursos y facilitar la toma de decisiones mediante capacidades predictivas. En los programas, puede contribuir a la realización de beneficios, la gestión de cambios y el involucramiento de los interesados. En los proyectos, por su parte, ofrece oportunidades para optimizar la planificación, la gestión de riesgos, el seguimiento del desempeño y la ejecución de actividades.

Lo importante es que el estándar evita presentar la inteligencia artificial como un sustituto de los profesionales. Por el contrario, plantea una relación de complementariedad donde la tecnología amplifica las capacidades humanas y fortalece la generación de valor. En otras palabras, la IA no reemplaza el liderazgo, la experiencia o el juicio profesional. Los potencia.

Una nueva competencia para los gestores de proyectos

Después de revisar este estándar, tengo la impresión de que estamos frente a un momento similar al que vivimos con la llegada de los enfoques ágiles o la transformación digital. No se trata simplemente de incorporar una nueva herramienta. Se trata de desarrollar nuevas capacidades profesionales.

Los líderes de portafolios, programas y proyectos necesitarán comprender conceptos relacionados con gobernanza de IA, gestión ética, calidad de datos, supervisión humana, cumplimiento regulatorio y adaptación organizacional. No para convertirse en especialistas técnicos, sino para liderar con confianza en entornos donde la inteligencia artificial tendrá una presencia cada vez más significativa.

La publicación de este estándar marca un punto de inflexión para la profesión. La IA ya no aparece como una tendencia externa que eventualmente impactará la gestión de proyectos. Ahora forma parte de la conversación central sobre cómo generar valor, gestionar incertidumbre y fortalecer la capacidad de las organizaciones para alcanzar sus objetivos.

Sin embargo, el mensaje más importante no es tecnológico. Es estratégico. La ventaja competitiva no estará en quién adopte más herramientas de IA, sino en quién logre integrarlas de manera responsable, ética y alineada con la estrategia organizacional.

Porque al final, la IA puede transformar profundamente la forma en que trabajamos. Pero seguirá siendo el liderazgo humano el que determine para qué la utilizamos, cómo la gobernamos y qué valor somos capaces de generar con ella.