Gestión de proyectos con inteligencia artificial generativa (IAG)
Utilizar herramientas de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) para automatizar tareas repetitivas, optimizar recursos, predecir riesgos y mejorar la toma de decisiones en la gestión de proyectos.
Programa
- 01Gestión predictiva10 h
Introducción a la gestión de proyectos con IA
Concepto de gestión de proyectos e IA generativa
Forma de preguntar a un LLM para que genere resultados efectivos
Prompting en 2025
Verificación de salidas
Amenaza de fuga de datos – seguridad IA 2025
Algunas herramientas IA esenciales para equipos
Equipos humano IA: 5 consejos para crear confianza
Guía para prevenir las alucinaciones
Uso de IA para el inicio del proyecto
- Preparación de una propuesta para solicitar una subvención para un proyecto
- Análisis de un pliego de licitaciones
- Solicitud de inicio del proyecto
Valoración financiera de proyecto (VAN, TIR)
Creación de un caso de negocio
Creación de un acta de constitución del proyecto
Planificación de proyectos con IA
- Determinación del equipo de planificación
- Identificación de los stakeholders del proyecto
Creación de los planes de proyecto con IA
Creación del acta de constitución del equipo y definición de todos sus roles y responsabilidades
Definición de los objetivos y el alcance del proyecto
Creación del documento de alcance del proyecto
Evaluación de compras necesarias y creación de los documentos de adquisiciones
Creación de una EDT
Creación de cronogramas de proyectos
Identificación del camino crítico del proyecto
Creación de diagramas de gantt
Estimación de los requisitos de los recursos
Cálculo del presupuesto del proyecto
Planificación de proyectos con IA (II)
- Asignación de recursos y optimización
Implantación de estrategias de calidad en el proyecto
Determinación de los estándares, procesos y métricas de calidad
Planificación de las comunicaciones del proyecto ajustadas a cada interesado
Planificación del involucramiento de los interesados
Planificación de riesgos del proyecto con IA. (monte carlo automatizado,)
Uso de IA para simulación de riesgos (análisis monte carlo básico, simulaciones probabilísticas)
Creación del plan de gestión de cambios y del plan de gestión de configuración
Creación de la línea base de medición del desempeño
Aspectos a tener en cuenta en la reunión de kick-off
Ejecución, monitoreo y control de proyectos con IA
Gestión del alcance del proyecto
Monitoreo y control de los interesados del proyecto
Cálculo del avance del proyecto y control del cronograma y los costes (técnica EVM)
Evaluación del desempeño del equipo
Comunicaciones: redacción de emails efectivos para la gestión del proyecto
Comunicaciones: revisión y optimización de emails asistido por IA
Generación de reportes automáticos del proyecto
Uso de la IA para la preparación de reuniones y presentaciones de proyecto
Recomendaciones y toma de decisiones para mejorar el proyecto
Generación de resúmenes y análisis de grandes cantidades de información del proyecto
Cierre del proyecto con IA
- Lecciones aprendidas con ayuda de IA (resumen automático de documentación del proyecto)
- Generación del informe final del proyecto
- Creación de la documentación para el traspaso al cliente o a operaciones
- Redacción del acta de cierre de proyecto
Encuestas de satisfacción a interesados
Checklist de cierre y validación (auditoría básica automatizada)
- 02Gestión ágil10 h
Fundamentos ágiles con IA
Diferencias entre enfoques ágiles y predictivos explicadas por IA
Adaptación de los prompts según el marco ágil (Scrum vs Kanban)
Scrum con IA (ciclo completo)
- Creación del product backlog con IA a partir de necesidades del usuario
- Refinamiento del product backlog: cómo priorizar ítems automáticamente
- Planificación de sprints: IA como asistente para calcular capacidad y estimaciones
- Redacción de definition of done y definition of ready con IA
- Automatización de la generación de burndown charts con herramientas conectadas a IA
- Creación de informes de sprint review con IA
Elaboración de retrospectivas ágiles con IA (dinámicas generadas, análisis de resultados, mejoras sugeridas)
Kanban con IA
- IA como apoyo para establecer límites WIP (work in progress)
- IA para análisis de cuellos de botella
- IA para generación de políticas explícitas del tablero Kanban
- Seguimiento con IA usando lead time y cycle time
Cierre del proyecto
- Lecciones aprendidas con ayuda de IA (resumen automático de documentación del proyecto)
- Generación del informe final del proyecto con IA
- Creación de la documentación para el traspaso al cliente o a operaciones
- Redacción del acta de cierre de proyecto
Encuestas de satisfacción a interesados generadas con IA
Checklist de cierre y validación con IA (auditoría básica automatizada)