Cómo la IA puede apoyar el liderazgo en proyectos
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Cómo la IA puede apoyar el liderazgo en proyectos


En el mundo de la gestión de proyectos, el compromiso del equipo es clave para el éxito. Ser project manager es gestionar el trabajo de gente que no te reporta. Lo sabemos desde hace décadas. Por ejemplo, un estudio de William A. Kahn en 1990, resalta la importancia de que los empleados se sientan conectados con su trabajo para rendir al máximo. Investigaciones posteriores, como la del Corporate Leadership Council en 2002, han demostrado que los empleados altamente comprometidos tienen menos probabilidades de abandonar la empresa.


Una persona manejando un programa

Pero ¿cómo podemos medir y mejorar este compromiso considerando que los hábitos, preferencias y entorno se ha transformado enormemente en los últimos años? Sin duda es percepción, experiencia, liderazgo, toque humano. Y hoy, además es un aspecto donde puede entrar en juego la inteligencia artificial (IA). Hoy podemos obtener una gran cantidad de datos precisos y detallados y también podemos analizarlos de forma automática analizando la huella digital. La interacción en plataformas como correo electrónico, Slack y herramientas de gestión de proyectos, generan una huella digital confiable y detallada.


Los datos se procesan y clasifican de la siguiente manera: mensajes de Slack (cantidad, frecuencia, tiempo de respuesta), correos electrónicos (enviados o recibidos), reuniones (duración, recuento de participantes en la reunión) y software de colaboración (actividades de colaboración). Desde el número de interacciones con los gerentes hasta la participación en reuniones, cada acción deja un rastro digital que puede ser analizado para predecir el compromiso y la posible rotación.


La IA no solo identifica patrones de comportamiento, sino que también proporciona explicaciones claras y comprensibles a través de herramientas como SHAP (SHaPley Additive exPlanations). Esto permite a los líderes comprender qué impulsa el compromiso y qué factores pueden llevar a la renuncia. Por ejemplo, un empleado puede tener un alto riesgo de renuncia debido a un sueldo insuficiente y largas horas de trabajo, mientras que otro puede estar en riesgo debido a la falta de interacciones humanas.


En un interesante estudio de Watercooler.ai se muestra que la probabilidad de renuncia aumenta enormemente cuando el empleado no tiene interacción con su jefe y también cuando la interacción, horas de trabajo y horas en juntas aumenta a más de 10h por semana.


La rotación está siendo uno de los principales problemas en algunas industrias, donde conseguir y retener talento es clave para el éxito de los proyectos. Realizar análisis de datos a través de la IA puede incluso ayudar a optimizar otros aspectos del entorno laboral, como la cantidad y duración de las reuniones. Al encontrar el equilibrio adecuado, los líderes de proyecto pueden fomentar el compromiso sin causar agotamiento.


Sin embargo, la IA no es infalible y tiene limitaciones, está en proceso continuo de mejora. Puede pasar por alto factores externos o sesgos inherentes en los datos. Es crucial considerar que los datos son para ser analizados y contrastados con otros factores. Además, no puede reemplazar completamente la comprensión humana de las relaciones y dinámicas laborales.


En resumen, la IA ofrece un potencial enorme para comprender y decidir basados en  bastos cúmulos de evidencias. Si se trata de mejorar el entorno laboral, puede ser un camino más certero para probar hipótesis, ajustar y seguir adelante, ya que en procesos humanos no hay certeza total. Al comprender y aprovechar esta tecnología, es posible tomar decisiones más informadas y crear entornos de trabajo más productivos y satisfactorios para los equipos de proyecto.


 

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