Como project manager, reconocer y aplicar la inteligencia artificial (IA) en la gestión del alcance y los requisitos de un proyecto o programa de proyectos es fundamental para mejorar la eficiencia, precisión y efectividad. Con esta entrada vamos a continuar la que ya vimos sobre el uso de la inteligencia artificial para la gestión de los recursos humanos en los proyectos.
Algunos usos de herramientas de inteligencia artificial en la gestión del alcance
Estos son algunos ejemplos de usos de la inteligencia artificial en la gestión del alcance:
Automatización de la recopilación de requisitos
La IA puede ser utilizada para automatizar la recopilación y análisis de requisitos a través de herramientas que procesan grandes volúmenes de datos de entrada de stakeholders. Estas herramientas pueden analizar documentos, emails, y notas de reuniones para identificar y clasificar requisitos automáticamente.
- Herramientas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): Usar PLN para extraer requisitos específicos de documentos técnicos o transcripciones de entrevistas con stakeholders.
- Chatbots: Implementar chatbots para interactuar con los stakeholders y recoger sus expectativas y necesidades de forma estructurada.
Existen herramientas como IBM Watson Assistant o MonkeyLearn, incluso muchas plataformas de video, como zoom, ya incorporan la generación de resúmenes.
Análisis y priorización de requisitos
La IA puede ayudar en el análisis de requisitos para determinar su viabilidad, impacto, y priorización, asegurando que el equipo se enfoque en los aspectos más críticos del proyecto.
- Herramientas de análisis de decisión: Utilizar software basado en IA para evaluar y priorizar requisitos basándose en criterios como coste, tiempo, recursos disponibles, y riesgo.
- Modelos predictivos: Desarrollar modelos predictivos para entender cómo cambios en ciertos requisitos pueden afectar otros aspectos del proyecto, como el cronograma y el presupuesto.
Para el análisis y priorización de requisitos se pueden usar Expert Choice o Decision Lens, que utilizan técnicas de análisis de decisiones basadas en IA para ayudar a priorizar requisitos según varios criterios.
Validación y Verificación de Requisitos
Implementar sistemas de IA para validar automáticamente los requisitos y verificar su cumplimiento a lo largo del ciclo de vida del proyecto.
- Simulaciones: Utilizar IA para crear simulaciones que prueben cómo se comportan distintos elementos del proyecto bajo varios escenarios, asegurando que los requisitos se cumplen.
- Software de Gestión de Requisitos basado en IA: Integrar herramientas que continuamente revisen y validen los requisitos contra las entregas del proyecto para asegurar la alineación.
Simulink, parte de MATLAB, permite la simulación y el modelado de sistemas complejos y Helix ALM actúa como un sistema de gestión de requisitos que proporciona herramientas para la verificación y validación de requisitos, asegurando que estos se alineen con los objetivos del negocio.
Gestión de cambios de requisitos
La IA puede facilitar la gestión de cambios en los requisitos, proporcionando análisis rápidos sobre el impacto de estos cambios y ayudando a actualizar los planes del proyecto eficientemente.
- Sistemas de alerta temprana: Usar IA para identificar señales de que los requisitos pueden necesitar cambios y alertar a los gestores de proyecto.
- Análisis automatizado del impacto: Aplicar algoritmos de IA para evaluar rápidamente el impacto potencial de los cambios en los requisitos sobre el alcance, tiempo y costos del proyecto.
Aquí tenemos ejemplos potentes como:
- IBM Engineering Requirements Management DOORS Next, que ofrece potentes funcionalidades para la gestión de requisitos y cambios, incluyendo el análisis de impacto de cambios en los requisitos.
- JIRA puede ser mejorado con plugins basados en IA que ayudan a prever y gestionar cambios en el proyecto.omo:
ChatGPT, Gemini, … en la gestión del alcance
Herramientas como ChatGPT, Gemini, Claude, … se pueden utilizar en la gestión del alcance de forma útil y eficaz.
- Automatización de interacciones: Utiliza ChatGPT o Claude para desarrollar chatbots que interactúen con los stakeholders. Estos chatbots pueden hacer preguntas estructuradas para recopilar información sobre las necesidades y expectativas de los stakeholders, facilitando una recopilación de datos más organizada y completa.
- Análisis de documentación previo: Estos modelos pueden analizar grandes cantidades de documentos, correos electrónicos y notas de reuniones para identificar y resumir los requisitos expresados por los stakeholders.
- Elaboración de resúmenes e informes: Usa estas herramientas para generar resúmenes automáticos de discusiones, documentos y otros datos, identificando los puntos clave que deben considerarse para el análisis de requisitos.
- Simulación de escenarios de decisión: Al ingresar diferentes conjuntos de requisitos y criterios de priorización, estas herramientas pueden ayudar a simular y explorar los posibles resultados de las decisiones, facilitando la toma de decisiones basada en datos.
- Generación de casos de prueba: ChatGPT y similares pueden ser programados para generar casos de prueba basados en los requisitos recopilados, que luego se pueden usar para verificar si el desarrollo del software o producto cumple con los requisitos especificados.
- Análisis de impacto: Al introducir cambios propuestos en los requisitos en estas herramientas, puedes generar análisis de impacto que muestren cómo estos cambios podrían afectar otros aspectos del proyecto, ayudando a anticipar problemas y ajustar planes de manera proactiva.
Espero que esta entradate haya proporcionado información. Estamos a tu disposición para cualquier aclaración.
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