Gestión de proyectos inteligente con IA y ChatGPT

1. ¿Qué es Inteligencia Artificial?

• Definición general y evolución histórica.
• Tipos de IA: Reactiva, con memoria limitada, teoría de la mente y autoconsciente.
• IA débil vs IA fuerte.
• Aplicaciones prácticas en el entorno empresarial.

1. ¿Qué son los LLMs (Large Language Models)?

• Qué es un modelo fundacional y cómo funcionan los LLMs.
• Arquitectura de transformers y entrenamiento basado en grandes corpus de texto.
• Limitaciones, sesgos y alucinaciones.
• Modelos populares: GPT, Claude, LLaMA, Gemini, etc.

1. Fundamentos de Prompt Engineering

• Qué es un prompt y por qué es clave en la IA generativa.
• Tipos de prompting: directos, en cadena (Chain-of-Thought), basados en rol, contexto o few-shot.
• Buenas prácticas: claridad, estructura, ejemplos.
• Técnicas avanzadas: prompt tuning, RAG (retrieval-augmented generation).

1. Modelos Generativos

• Modelos de texto, imagen, audio y video.
• Casos como ChatGPT, Midjourney, DALL·E, Synthesia.
• Comparativa de outputs: ¿qué tipo de generación conviene para qué tipo de problema?
• Consideraciones éticas y regulatorias.
• Herramientas IA esenciales
• Plataformas para el día a día del Project Manager: ChatGPT, Claude, Notion AI, Miro AI, Excel Copilot, Power BI con IA.
• Extensiones, plugins y APIs.
• IA en herramientas de gestión: Jira con IA, Asana AI, Trello, Monday, ClickUp

1. Revisión de conceptos fundamentales de Gestión de Proyectos

• Principios del PMBOK y enfoques ágiles.
• Ciclo de vida del proyecto: Inicio, Planificación, Ejecución, Monitoreo, Cierre.
• Triple restricción: alcance, tiempo, costo.

1. El Gestor de Proyectos potenciado por la IA

• Qué habilidades se transforman y cuáles se potencian.
• Casos donde la IA complementa la toma de decisiones, automatiza tareas rutinarias y mejora la comunicación.
• Nuevo perfil del Project Manager: data-driven, prompt fluent, AI-literacy.
• Modelos de colaboración humano-IA.

1. Casos de uso comunes de IA en Gestión de Proyectos
2. Caso de Negocio:

• Generación de business cases con IA.
• Evaluación de impacto financiero y simulación de escenarios.

1. Mapa de Stakeholders y gestión con IA:

• Clasificación de actores usando IA para análisis de poder/interés.
• Automatización de planes de involucramiento.

iii. Relevamiento de Requisitos:

• Conversión de entrevistas a especificaciones.
• Análisis semántico para identificar necesidades implícitas.

1. Estimación y Estructura de Costos:

•  IA para crear modelos comparativos y cálculos por analogía.
•  Detección de desviaciones de presupuesto en tiempo real.

1. Constitución de Proyectos:

• Acta de constitución generada por IA a partir de inputs clave.
• Plantillas interactivas.

1. WBS de Valor (Work Breakdown Structure):

• IA para descomposición basada en entregables de valor.
• Integración con herramientas visuales como Miro o Lucidchart.

vii. Roadmap y Cronograma:

• Generación automática de cronogramas en Gantt.
• Simulación de caminos críticos y cuellos de botella.

 viii. Matriz de Riesgos y Plan de Gestión de Riesgos:

•  Identificación y categorización con IA.
• Análisis de impacto/probabilidad y planes de mitigación sugeridos.

1. Plan de Comunicación y Gobierno del Proyecto:

• Segmentación de audiencias y generación de mensajes clave.
• Automatización de informes para stakeholders.

1. Project Journal con IA:

• Diario de proyecto alimentado automáticamente.
• IA como observador continuo y generador de aprendizajes.

1. Creando un Copiloto de Gestión con ChatGPT
2. Laboratorio para creación de asistentes personalizados

• Cómo diseñar y entrenar un copiloto de proyecto usando herramientas como Make, Notion AI o agentes de GPTs personalizados.
• Ejercicio práctico: copiloto para planificación o copiloto para seguimiento.